## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2021 Vol. 3 N o .   2 Hal:  53-59 ISSN: 2714-8491 (electronic)

## Klasterisasi Dana Bantuan Pada Program Keluarga Harapan (PKH) Menggunakan Metode K-Means
Said Abdul Azis 1  , Sarjon Defit 2 , Yuhandri Yunus 3 1,2,3 Universitas Putra Indomesia YPTK Padang
said.azis@gmail.com

## Abstract
The Family of Hope Program (PKH) is a program that aims to reduce poverty and improve the quality of human resources. Optimizing the provision of assistance in accordance with the expectations of those in need. Data on the poor or integrated social welfare data is needed as a reference for grouping. This study aims to make it easier for the selection team to provide assistance in accordance with the predetermined criteria whether or not they deserve to receive the assistance. The data used in the study is data from 2019. The data processing in this study uses the K-Means Clustering method with 3 clusters, namely Cluster  1  (C1)  Nearly  Poor  Households  (RTHM),  Cluster  2  (C2)  Poor  Households  (RTM),  Cluster  3  (C3)  Very  Poor Households (RTSM). The results of the clustering process with 2 iterations state that for Cluster 1 the amount of data is, for Cluster  2  the  amount  of  data,  and  for  Cluster  3  the  amount  of  data.  So  this  research  is  very  helpful  in  relocating  targeted assistance according to the family hope cluster.
Keywords: Data Mining, K-Means, Clustering, Hope Pamily Program, Poverty.

## Abstrak
Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  merupakan  program  yang  bertujuan  untuk  mengurangi  angka  kemiskinan  dan meningkatkan kualitas sumber daya  manusia. Mengoptimalkan pemberian bantuan sesuai dengan harapan masyarakat  yang membutuhkan.  Data-data  masyarakat  miskin  atau  data  terpadu  kesejahteraan  sosial  diperlukan  sebagai  acuan  untuk melakukan pengelompokan. Penelitian ini bertujuan untuk mempermudah tim penyeleksi memberikan bantuan sesuai dengan kriteria  yang  telah  ditentukan  apakah  layak  atau  tidak  layak  menerima  bantuan  tersebut.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian adalah data tahun 2019. Pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan  metode K-Means Clustering dengan jumlah  3  Cluster  yaitu  Cluster  1  (C1)  Rumah  Tangga  Hampir  Miskin  (RTHM),  Cluster  2  (C2)  Rumah  Tangga  Miskin (RTM), Cluster 3 (C3) Rumah Tangga Sangat Miskin (RTSM). Hasil dari proses clustering dengan 2 kali iterasi menyatakan bahwa untuk Cluster 1 berjumlah data, untuk Cluster 2 berjumlah data, dan untuk Cluster 3 berjumlah data. Maka penelitian ini sangat membantu dalam merelokasikan bantuan yang tepat sasaran sesuat klaster keluarga harapan.
Kata kunci: Data Mining, K-Means, Clustering, Program Keluarga Harapan, Kemiskinan.
© 2021 INFEB

## 1. Pendahuluan
Kabupaten Indragiri Hilir merupakan salah satu daerah hasil pemekaran dengan pelaksanaannya terhitung pada tanggal  20  November  1965.  Kabupaten  Indragiri  Hilir berada  di  Pulau  Sumatera  yang  memiliki  luas  daratan sekitar  11.605  km 2 dan  memiliki  luas  perairan  sekitar 7.207 km 2 , dengan data luas daratan yang begitu besar, Kabupaten Indragiri Hilir berpenduduk sekitar 703.734 jiwa  pada  tahun  2017  yang  tercatat  pada  Badan  Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Indragiri Hilir.
Kemiskinan  bisa  diartikan  dengan  kondisi  seseorang yang  tidak  dapat  memenuhi  kebutuhan  pokoknya. Kurangnya  pendapatan  akan  mengakibatkan  seseorang kualitas  hidupnya  rendah.  Untuk  mengurangi  tingkat kemiskinan  maka  pemerintah  indonesia  melalui Kementrian  Sosial  mengeluarkan  Program  Keluarga Harapan (PKH) program ini bertujuan untuk mengurangi  angka  kemiskinan,  meningkatkan  kualitas sumber daya manusia.
Untuk  mengoptimalkan  pemberian  bantuan  sesuai dengan  harapan  masyarakat  yang  membutuhkan, dengan  adanya  pengelompokan  desa  yang  dimana tingkat  kemiskinannya  tinggi  di  Kabupaten  Indragiri Hilir  dalam  penelitian  ini  menggunakan  Metode Clustering,  data-data  masyarakat  miskin  atau  data terpadu  kesejahteraan  sosial  diperlukan  sebagai  acuan untuk  melakukan  pengelompokan,  Data  yang  sudah dikelompokan  dengan  menggunakan  metode  K-Means diharapkan  akan  mempermudah  tim  penyeleksi memberikan  bantuan  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah ditentukan  apakah  layak  atau  tidak  layak  menerima bantuan tersebut.
Beberapa  penelitian  yang  menggunakan  algoritma k- means clustering diantaranya adalah Mar’i & Suprianto (2018)  menggunakan  algoritma k-means dalam pengklasteran credit  card pembayaran  tagihan  dengan hasil  penelitian  didapati  pengujian  parameter  PSO dengan  niai  terbaik  [ 1 ].  Penelitian  Mahmuda  dkk (2017) algoritma k-means clustering dalam pengklasteran pengunjung perpustakaan dengan hasil
penelitian  didapati  beberapa  cluster  pengunjung  sesuai cluster  yang  diinginkan  [ 2 ].  Penelitian  Ridho  & Kusuma  (2018)  algorima  k-means  clustering  dalam pendeteksi  jaringan  pada  akses  log  dengan  hasil  yang memiliki  keunggulan  yang  mendominasi  untuk  tiga cluster  pengunjung  [ 3 ].  Penelitian  Putra  &  Wadisman (2018) algoritma k-means clustering dalam pengimplementasian  pelanggan  potensial  dengan  hasil keakuratan  untuk  kelompok  pelanggan  yang  potensial [ 4 ].
Penelitian  Widodo  &  Wahyuni  (2017)  algoritma  k- means  clustering  dalam  mengimplementasikan  bidang sekripsi mahasiswa dengan hasil pengelompokkan yang baik  dan  akurat  serta  mendapatkan  cluster  yang diinginkan  [ 5 ].  Penelitian  Rosmini  dkk  (2018) algoritma k-means clustering dalam pengimplementasian  data  aktivitas  kelompok  siswa dengan  hasil  dapat  menentukan  kelompok  aktivitas siswa  sesuai  cluster  yang  diharapkan  [ 6 ].  Penelitian Rustam dkk (2018) algoritma k-means clustering dalam pengoptimalan  penyakit  menular  pada  daerah  endemik dengan hasil data rekam medis menunjukkan hasil yang lebih  akurat  dan  performance  yang  lebih  baik  [ 7 ]. Penelitian  Afriyanti  dkk  (2018)  algoritma  k-means clustering  dalam  klasifikasi  produk  retur  dengan  hasil performa  akurasi  sebesar  95,6%,  precision  sebesar 0,943, dan recall sebesar 0,956 baik [ 8 ].
Penelitian  Dewata  dkk  (2018)  algoritma  k-means clustering  untuk  memprediksi  pengambilan  jurusan siswa  SMA  kelas  X  dengan  hasil  menunjukkan  bahwa nilai-nilai dari mata pelajaran ekstrak dan psikotes akan mempengaruhi  untuk  menentukan  penjurusan  siswa baru [ 9 ]. Penelitian  Fajrin &  maulida (2018) algoritma k-means clustering dalam analisa pembelian konsumen pada  transaksi  penjualan  dengan  hasil  bahwa  dengan penerapan  algoritma  k-means  clustering  didapati penjualan  spare  part  mana  yang  paling  banyak  terjual [ 10 ].  Penelitian  Fatmawati  &  Windarto  (2018) algoritma k-means clustering dalam penerapan rapidminer  untuk  daerah  terjangkau  daerah  terjangkit demam  berdarah  dengan  hasil  bahwa  terdapat  4 provinsi  dengan  cluster  tingkatan  tinggi  (C1),  13 provinsi  dengan  cluster  tingkatan  sedang  (C2),  dan  17 provinsi  dengan  cluster  tingkatan  rendah  (C3)  [ 11 ]. Penelitian  Gustientiedina  dkk  (2019)  algoritma  k- means  clustering  dalam  clustering  data  obat-obatan pada  RSUD  Pekan  Baru  dengan  hasil  kelompok  obat yang  termasuk  pemakaian  sedikit  rata-rata  permintaan obat setiap tahunnya kurang dari 18000 buah, dan obat yang  termasuk  pemakaian  sedang  rata-rata  permintaan obat  setiap  tahunnya  diantara  18000-70000  buah, sedangkan  obat  yang  masuk  kedalam  kelompok  obat yang pemakaian tinggi rata–rata permintaan obat setiap tahunnya diatas 70000 buah [ 12 ].
Penelitian Maulida (2018) algoritma k-means clustering dalam pengelompokkan kunjungan wisata dengan hasil pengelompokan C1 = Taman Impian Jaya Ancol, C2 = Taman  Mini  Indonesia  Indah  dan  Kebon  Binatang Ragunan  dan  C3  =  Monumen  Nasional,  Museum
Nasional,  Museum  Satria  Mandala,  Museum  Sejarah Jakarta dan Pelabuhan Sunda Kelapa. Hasil pengelompokan  C3  menjadi  catatan  bagi  pemerintah Provinsi  DKI.  Jakarta  [ 13 ].  Penelitian  Silalahi  (2018) algoritma  k-means  clustering  untuk  penjualan  produk pada  PT  Batamas  Niaga  Jaya  dengan  hasil  Kelompok C0 produk yang tidak laris terdiri dari 657 produk dan kelompok  C1  terdiri  dari  70  produk  yang  merupakan produk  yang  laris  [ 14 ].  Penelitian  Nur  dkk  (2017) algortima  k-means  clustering  untuk  clustering  jurusan siswa baru dengan hasil diperoleh tiga  kelompok  yaitu kelompok  tidak  lulus,  kelompok  rekayasa  perangkat lunak  dan  kelompok  teknik  komputer  jaringan. Terdapat  pusat  cluster  dengan  cluster-1  =  1.4;2.2;2.2, cluster2  =  2.28;1.64;4  dan  cluster-3  =  5;2;6  [ 15 ]. Penelitian  Parlina  dkk  (2018)  algortima  k-means clustering  dalam  menentukan  pegawai  yang  layak mengikuti asessment center dengan hasil dapat diambil pengelompokan  dengan  rata-rata  data  program  SDP yang dapat melakukan asessment center lanjutan adalah yang  lolos  dan  hasil  klasifikasi  program  SDP  yang hampir  lolos  harus  memperbaiki  administrasi  seperti kedisiplinan dari bulan juni sampai bulan oktober agar dapat  mengikuti  asessment  center  lanjutan,  sedangkan hasil  klasifikasi  daftar  data  program  SDP  yang  Tidak lolos harus memperbaiki data kedisiplinannya selama 1 Tahun [ 16 ].

## 2. Metodologi Penelitian
Objek penelitian ini menggunakan data yang diperoleh dari laporan tahunan data perkebunan pada Dinas Sosial Kabupaten Indragiri Hilir tahun 2019.
Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  merupakan proses  non-trivial  yang  berguna  untuk  mencari  dan mengidentifikasi pola di dalam data, dimana pola yang ditemukan  tersebut  bersifat  benar,  agar  dapat bermanfaat  dan  dapat  dipahami.  KDD  juga  dapat diartikan sebagai pengorganisasian proses yang bersifat otomanis  untuk  mengidentifikasi  yang  benar,  yang mana  proses  tersebut  dapat  berguna  dan  dapat menemukan  pola  dari  kumpulan  data  yang  besar  (big data)  dan  data  kompleks  [ 17 ].  Data  mining  dapat diartikan  sebagai  teknologi  baru  yang  berguna  untuk membantu  pihak  perusahaan  untuk  menemukan informasi  yang  sangat  penting  dari  gudang  data mereka.  Beberapa  aplikasi  data  mining  berfokus  pada suatu prediksi, meramalkan apa yang akan terjadi pada situasi baru dari data yang menerangkan kejadian masa lalu.
Clustering merupakan sebuah metode pengelompokkan data  berdasarkan  informasi  yang  didapatkan  dari  data yang  menguraikan  objek  tersebut  serta  jalinan diantaranya yang digunakan untuk mengklasifikasi data dengan  cara  otomatis  untuk  menghasilkan  beberapa kelompok  yang  diukur  menggunakan  asosiasi,  agar menghasilkan  data  yang  serupa  berada  pada  kelompok data  yang  sama  serta  data  yang  berbeda  berada  pada kelompok data yang berbeda pula. Data masukan untuk cluster merupakan  perangkat  data  yang  memiliki kesamaan  atau  perbedaan  ukuran  antara  dua  data.
Sedangkan untuk data keluaran dari data cluster adalah sejumlah  kelompok  data  berbentuk  partisi  atau kelompok  struktur  partisi  dari  sekumpulan  data.  Hasil tambahan dari data cluster adalah gambaran umum dari setiap kelompok yang memiliki peran penting.
Algoritma k-means merupakan  suatu  algoritma  yang mengelompokkan iteratif dengan tujuan untuk mempartisi  set  data  pada  sejumlah  K clustering yang telah  ditetapkan  pada  awal  pengolahan.  Algoritma k- means bersifat  sederhana  dalam  pengimplementasian dan  menjalankan,  pengerjaan  relatif  cepat,  dapat  juga dapat  beradaptasi  dan  sudah  sering  digunakan. Langkah-langkah  yang  terdapat  pada  Algoritma K- means yaitu dengan  menetukan nilai K sebagai jumlah cluster yang  akan  dibuat,  selanjutnya  menentukan  titik pusat cluster (K centroid )  awal  secara  acak,  setelah mendapatkan  titik  pusat cluster langkah  selanjutnya ialah  menghitung  jarak  setiap  data  ke  masing-masing centroid dengan  memanfaatkan  rumus  korelasi  antar dua  objek,  seperti  yang  dilihat  pada  rumus Euclidean Distance berikut ini.
D ij = √(x i – x j ) 2 + (y i – y j ) 2 + …. (n i – n j ) 2 (1)
Dimana:
d ij = Jarak antara i dan j;
x i = Koordinat x objek;
x j = Koordinat x pusat;
y i = Koordinat y objek;
y j = Koordinat y pusat.
Setelah mendapatkan hasil dari perhitungan jarak setiap data,  langkah  selanjutnya  menggabungkan  setiap  data yang dilihat berdasarkan jarak terdekat antara data dan cluster .  Langkah  selanjutnya  yaitu  menentukan  tempat
centroid baru  dengan  menghitung  nilai  rata-rata berdasarkan  data  pada cluster yang  serupa,  untuk menentukan  tempat centroid baru  untuk  menghitung jarak  antara  data  dan centroid dapat  menggunakan rumus berikut ini.
Ci = (x1+x2+x3+ ⋯ +xn)/(∑x) (2)
Dimana:
x1 = nilai record data ke 1;
x2 = nilai record data ke 2;
∑x = jumlah record data.
Algoritma k-means merupakan algoritma yang dilakukan  secara  berulang-ulang  hingga  menghasilkan cluster sesuai kelompok pada data-data yang sama, dan yang  berbeda  di  tempatkan  pada  kelompok  yang berbeda.
Adapun  kelebihan  yang  terdapat  pada  algoritma K- means adalah sebagai berikut.
a. Sangat  mudah  dalam  pengimplementasian  dan proses menjalankan.
b. Kebutuhan  waktu  yang  sangat  singkat  dalam menjalankan pembelajaran.
c. Mudah untuk beradaptasi.
d. Sangat umum digunakan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  yang  diambil  merupakan  data  penyaluran  dana bantuan  yang  didapat  dari  Dinas  Sosial  Kabupaten Indragiri  Hilir  melalui  bidang  sekretariat.  Data disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Uji Penyaluran Dana Bantuan Program Keluarga Harapan
No Kecamatan/Kelurahan Nama Desa Tahap Penyaluran Grand Total Tahap 1 Tahap 2 Tahap 3 Tahap 4 1 Batang Tuaka Gemilang Jaya 75 74 74 70 293 2 Kuala Sebatu 111 111 111 107 440 3 Pasir Emas 26 26 26 26 104 4 Sialang Jaya 43 41 41 41 166 5 Simpang Jaya 83 83 79 77 322 6 Sungai Dusun 80 78 78 77 313 7 Sungai Junjangan 147 147 144 142 580 8 Sungai Luar 126 126 122 122 496 9 Sungai Piring 207 207 205 196 815 10 Sungai Rawa 156 157 157 158 628
Pada penelitian ini peneliti menggunakan analisa sistem dengan  metode k-means untuk  klaterisasi  penyaluran dana  bantuan  Program  Keluarga  Harapan  (PKH) berdasarkan  empat  tahapan  dengan  menjadi  3 kelompok,  yaitu  kelompok  C1  merupakan  kelompok kategori  Rumah  Tangga  Hampir  Miskin  (RTHM), C2 merupakan  kelompok  kategori  Rumah  Tangga  Miskin (RTM),  dan  C3  merupakan  kelompok  kategori  Rumah Tangga Sangat Miskin (RTSM). Berikut ini merupakan Kesimpulan langkah-langkah  yang  ditetapkan  pada sistem kerja algoritma k-means , yaitu:
a. Melakukan pembersihan data;
b. Menginput data;
c. Menentukan jumlah cluster (K);
d. Menentukan titik centroid secara random;
e. Menghitung jarak centroid terdekat;
f. Mengelompokkan data masing-masing cluster ;
g. Hasil cluster .
Dalam  penerapan  algoritma k-means yang  diterapkan pada  penelitian  ini,  maka  akan  digambarkan  dalam bentuk flowchart agar  terlihat  lebih  jelas  dan  terarah.
Flowchart untuk  analisa  sistem  pada  penelitian  ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Flowchard Proses K-means
3.1. Pembersihan Data
Tahapan  ini  merupakan  suatu  proses  pengoreksian, pengurangan data sebelumnya atau membuang sebagian  data  yang  ganda,  menghilangkan  data  yang kotor,  serta  memverifikasi  data  yang  dianggap  tidak konsisten  dan  memverifikasi  kesalahan  yang  ada  pada data. Hasil pembersihan dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Sample Pembersihan Data No Nama Desa Tahap 1 Tahap 2  Tahap 3 Tahap 4 1 Gemilang Jaya 75 74 74 70 2 Kuala Sebatu 111 111 111 107 3 Pasir Emas 26 26 26 26 4 Sialang Jaya 43 41 41 41 5 Simpang Jaya 83 83 79 77 6 Sungai Dusun 80 78 78 77 7 Sungai Junjangan 147 147 144 142 8 Sungai Luar 126 126 122 122 9 Sungai Piring 207 207 205 196 10 Sungai Rawa 156 157 157 158
3.2. Menginput
Proses  penginputan  data  akan  dilaksanakan  kedalam sistem  setelah  melakukan  pembersihan  data  ( data cleaning ).  Data  yang  digunakan  dalam  penginputan pada  penelitian  ini  adalah  data  traning  yang  sudah dilakukan  pembersihan  yang  diperoleh  dari  Dinas Sosial Kabupaten Indragiri Hilir dengan jumlah sampel yang akan digunakan hanya sebanyak 10 data.
3.3. Menentukan Jumlah Cluster
Proses  penerapan  metode k-means harus  menentukan terlebih  dahulu  berapa  banyak  jumlah cluster yang diinginkan,  dimana  nantinya cluster tersebut  akan menjadi acuan pada hasil pengambilan keputusan. Pada proses penelitian ini jumlah cluster akan dibagi menjadi 3 cluster dimana  nantinya  ke-3 cluster ini  akan menentukan  hasil  untuk  penelitian  mengenai daerah kategori  Rumah  Tangga  Hampir  Miskin  (RTHM), C2 merupakan  kelompok  kategori  Rumah  Tangga  Miskin (RTM),  dan  C3  merupakan  kelompok  kategori  Rumah Tangga Sangat Miskin (RTSM) untuk penyaluran dana bantuan di daerah Kabupaten Indragiri Hilir.
3.4. Menentukan Titik Centroid Acak
Pada penentuan centroid awal dalam perhitungan pada penelitian  ini  dilaksanakan  dengan  cara  random, dengan data centroid disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Sample Centroid Acak Centroid Tahap 1 Tahap 2 Tahap 3 Tahap 4 C1 75 74 74 70 C2 126 126 122 122 C3 207 207 205 196
3.5. Menghitung Jarak Centroid terdekat
Rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung  jarak  setiap data  ke  masing-masing centroid menggunakan  rumus korelasi  antara  tiga  objek  ( euclidean  distance ). Sehingga dengan rumus ini akan ditemukan jarak yang paling  terdekat  dari  setiap  data  dengan  masing-masing centroid . Proses perhitungan jarak  masing-masing data ke titik pusat cluster berikut ini:
1. Proses Iterasi 1
a. Proses menghitung cluster 1 (C1)
D1 = √(75-75) 2 + (74-74) 2 + (74-74) 2 + (70-70) 2
= 0
b. Proses menghitung cluster 2 (C2)
D1 = √(75-126) 2 + (74-126) 2 + (74-122) 2 + (70-70) 2 = 102
c. Proses menghitung cluster 3 (C3)
D1 = √(75-207) 2 + (74-207) 2 + (74-205) 2 + (70-196) 2
= 261

## 3.6. Pengelompokkan Data Masing-Masing Cluster

## Tabel 4. Pengelompokkan Data Uji
No Nama Desa Tahap1 Tahap2 Tahap3 Tahap4 C1 C2 C3 C0 C1 C2 1 Gemilang Jaya 75 74 74 70 0 102 261 1 2 Kuala Sebatu 111 111 111 107 74 28 188 1 3 Pasir Emas 26 26 26 26 95 196 356 1 4 Sialang Jaya 43 41 41 41 64 165 325 1 5 Simpang Jaya 83 83 79 77 15 87 247 1 6 Sungai Dusun 80 78 78 77 10 92 251 1 7 Sungai Junjangan 147 147 144 142 144 42 118 1 8 Sungai Luar 126 126 122 122 102 0 160 1 9 Sungai Piring 207 207 205 196 261 160 0 1 10 Gemilang Jaya 75 74 74 70 168 66 94 1 Total 5 4 1
Tabel  4  diatas  merupakan  hasil clusterisasi dari masing-masing  data  sample  penelitian,  dimana  untuk cluster 1 berjumlah 5 data, cluster 2 berjumlah 4 data, dan cluster 3 berjumlah 1 data.
Selanjutnya  untuk  menghitung  iterasi  ke-2  harus melalui  perhitungan  dari  menghitung  rata-rata  hasil data  yang  sama  pada cluster yang  posisi  sama,  untuk perhitungan mencari centroid baru sebagai berikut:
a. Cluster 1 (C1) berjumlah 5 data
D1=(75+26+43+83+80)/5
= 61,4
D2=(74+26+41+83+78)/5 = 60,4
D3=(74+26+41+79+78)/5 = 59,6 D4=(70+26+41+77+77)/5
= 58,2
b. Cluster 2 (C2) berjumlah 4 data
D1=(111+147+126+156)/5
= 135
D2=(111+147+126+157)/5 = 135,25
D3=(111+144+122+157)/5 = 133,5
D4=(107+142+122+158)/5
= 132,25
c. Cluster 3 (C3) berjumlah 1 data
D1=(207)/1
= 207
D2=(207)/1 = 207
D3=(205)/1
= 205
D4=(196)/1
= 196
Setelah  perhitungan  selesai,  didapat centroid baru untuk  perhitungan  iterasi  selanjutnya,  proses  ini bertujuan untuk memastikan hasil perhitungan sebelumnya  masih  terdapat  perubahan  posisi  data cluster atau  tidak,  dimana  data centroid baru  yang disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Centroid Baru Centroid Tahap 1 Tahap 2 Tahap 3 Tahap 4 C1 61,4 60,40 59,6 58,20 C2 135,0 135,25 133,5 132,25 C3 207,0 207,00 205 196,00 3.7. Menghitung Jarak Centroid Baru
Rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung  jarak  setiap data  ke  masing-masing centroid menggunakan  rumus korelasi  antara  tiga  objek  ( euclidean  distance ). Sehingga dengan rumus ini akan ditemukan jarak yang paling  terdekat  dari  setiap  data  dengan  masing-masing centroid .    Data  yang  dirunakan  untuk centroid baru didapat  dari  hasil  perhitungan  sebelumnya.  Proses perhitungan  jarak  masing-masing  data  ke  titik  pusat cluster berikut ini:
2. Proses Iterasi 2
a. Proses menghitung cluster 1 (C1)
D1 = √(75-61,4) 2 + (74-61,4) 2 + (74-59,6) 2 + (70-58,2) 2 = 27
b. Proses menghitung cluster 2 (C2)
D1 = √(75-135) 2 + (74-135) 2 + (74-133) 2 + (70-132) 2
= 122
c. Proses menghitung cluster 3 (C3)
D1 = √(75-207) 2 + (74-207) 2 + (74-205) 2 + (70-196) 2
= 261
3.8. Pengelompokkan Data Masing-Masing Cluster
Setelah  proses  perhitungan  dilakukan  pada  tahap  sebelumnya,  maka  jarak  dari  masing-masing  data cluster 1 (C1), cluster 2 (C2), cluster 3 (C3) dapat ditampilkan. Hasil perhitungan seluruh data sumple penelitian disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Sample Pengelompokkan Data No Nama Desa Tahap1 Tahap2 Tahap3 Tahap4 C1 C2 C3 C0 C1 C2 1 Gemilang Jaya 75 74 74 70 27 122 261 1 2 Kuala Sebatu 111 111 111 107 100 54 225 1 3 Pasir Emas 26 26 26 26 68 199 290 1 4 Sialang Jaya 43 41 41 41 37 188 289 1 5 Simpang Jaya 83 83 79 77 41 132 253 1 6 Sungai Dusun 80 78 78 77 37 137 256 1 7 Sungai Junjangan 147 147 144 142 170 42 182 1 8 Sungai Luar 126 126 122 122 128 20 226 1 9 Sungai Piring 207 207 205 196 288 195 84 1 10 Gemilang Jaya 75 74 74 70 194 73 142 1 Total 5 4 1
Tabel  6  diatas  merupakan  hasil  dari  pengelompokkan yang  dilakukan  pada  proses  iterasi  ke-2  dimana  dari hasil  yang  diperoleh  dapat  disimpulkan  bahwa  data tersebut  tidak  didapati  perubahan  untuk  setiap cluster . Dengan  demikian  proses  iterasi  hanya  dilakukan sampai  iterasi  ke-2  dengan  hasil  untuk cluster 1 berjumlah 5 data desa, cluster 2 berjumlah 4 data desa, dan  untuk cluster 3  berjumlah  1  data  desa,  dengan demikian  proses  iterasi  dihentikan.  Hasil  untuk  setiap cluster dari penelitian ini dapat dilihat berikut:
Tabel 7. Hasil cluster 1 No Nama Desa Tahap 1 Tahap 2 Tahap 3 Tahap 4 1 Gemilang Jaya 75 74 74 70 2 Pasir Emas 26 26 26 26 3 Sialang Jaya 43 41 41 41 4 Simpang Jaya 83 83 79 77 5 Sungai Dusun 80 78 78 77
Tabel  7  diatas  menunjukkan  hasil  pengelompokkan untuk kategori Rumah Tangga Hampir Miskin (RTHM) di Kabupaten Indragiri Hilir pada cluster 1 berjumlah 5 Desa.
Tabel 8. Hasil cluster 2 No Nama Desa Tahap 1 Tahap 2 Tahap 3 Tahap 4 1 Kuala Sebatu 111 111 111 107 2 Sungai Junjangan 147 147 144 142 3 Sungai Luar 126 126 122 122 4 Sungai Rawa 156 157 157 158
Tabel  8  diatas  menunjukkan  hasil  pengelompokkan untuk  kategori  Rumah  Tangga  Miskin  (RTM)  di Kabupaten  Indragiri  Hilir  pada cluster 2  berjumlah  4 Desa.
Tabel 9. Hasil cluster 3 No Nama Desa Tahap 1 Tahap 2 Tahap 3 Tahap 4 1 Sungai Piring 207 207 205 196
Tabel  9  diatas  menunjukkan  hasil  pengelompokkan untuk  kategori Rumah Tangga Sangat  Miskin (RTSM) di Kabupaten Indragiri Hilir pada cluster 3 berjumlah 1 Desa.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  mengenai  klasterisasi dana  bantuan  pada  Program  Keluarga  Harapan  (PKH) menggunakan K-means clustering menghasil kanperhitungan yang dilakukan dalam pengelompokkan menggunakan  10  data  desa  menunjukkan  bahwa  untuk (C1) sebanyak 5 data desa, untuk (C2) sebanyak 4 data desa,  dan  untuk  (C3)  sebanyak  1  data  desa.  Sehingga penelitian  ini  sangat  membantu  dalam  pengelompokan secara tepat.

## Daftar Rujukan
[1] Mar'i,  F.,  &  Supianto,  A.  A.  (2018).  Clustering  Credit  Card Holder  Berdasarkan  Pembayaran  Tagihan  Menggunakan Improved K-means dengan Particle Swarm Optimization. Jurnal Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer,  5 (6),  737-744.  DOI: http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.201856858 .
[2] Mahmuda,  F.,  Sitorus,  M.  A.  R.,  Widyastuti,  H.,  &  Kurniawan, D.  E.  (2017).  Clustering  Profil  Pengunjung  Perpustakaan Menggunakan  Algoritma  K-means. Journal  of  Applied
Informatics and Computing, 1 (1), 14-21. DOI: https://doi.org/10.30871/jaic.v1i1.476 .
[3]  Ridho,  F.,  &  Kusuma,  A.  A.  (2019).  Deteksi  Intrusi  Jaringan dengan K-means  Clustering Pada  Akses  Log  dengan  Teknik Pengolahan  Big  Data. Jurnal  Aplikasi  Statistika  dan  Komputasi Statistik, 10 (1), 53-66. DOI: https://doi.org/10.34123/jurnalasks.v10i1.202 .
[4]  Putra, R. R., & Wadisman, C. (2018). Implementasi Data Mining Pemilihan  Pelanggan  Potensial  Menggunakan  Algoritma  K Means. INTECOMS:  Journal  of  Information  Technology  and
Computer Science, 1 (1), 72-77. DOI: https://doi.org/10.31539/intecoms.v1i1.141 .
[5]   Widodo, W., & Wahyuni, D. (2017). Implementasi Algoritma K- Means Clustering untuk Mengetahui  Bidang  Skripsi Mahasiswa Multimedia  Pendidikan  Teknik  Informatika  dan  Komputer Universitas  Negeri  Jakarta. PINTER:  Jurnal  Pendidikan  Teknik
Informatika dan Komputer, 1 (2), 157-166. DOI: https://doi.org/10.21009/pinter.1.2.10 .
[6]  Rosmini,  R.,  Fadlil,  A.,  &  Sunardi,  S.  (2018).  Implementasi Metode K-means dalam  Pemetaan  Kelompok  Mahasiswa Melalui  Data  Aktivitas  Kuliah. IT  Journal  Research  and
Development, 3 (1), 22-31. DOI:
https://doi.org/10.25299/itjrd.2018.vol3(1).1773 .
[7]   Rustam,  S.,  Santoso,  H.  A.,  &  Supriyanto,  C.  (2018).  Optimasi K-Means Clustering untuk Identifikasi Daerah Endemik Penyakit Menular dengan Algoritma Particle Swarm Optimization di Kota Semarang. ILKOM  Jurnal  Ilmiah,  10 (3),  251-259.  DOI: https://dx.doi.org/10.33096/ilkom.v10i3.342.251-259 .
[8] Arifiyanti,  A.  A.,  Pradana,  R.  M.,  &  Novian,  I.  F.  (2018). Klasifikasi  Produk  Retur  dengan  Algoritma  Pohon  Keputusan
C4. 5. Jurnal IPTEK, 22 (1), 79-86.
DOI: https://doi.org/10.31284/j.iptek.2018.v22i1.243 .
[9]  Fajrin,  A.  A.,  &  Maulana,  A.  (2018). Penerapan  Data  Mining untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen dengan Algoritma Fp- Growth  Pada  Data  Transaksi  Penjualan  Spare  Part  Motor . Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer (KLIK), 5 (1), 27-36.
[10] Fatmawati,  K.,  &  Windarto,  A.  P.  (2018).  Data  Mining: Penerapan  Rapidminer  Dengan K-means Cluster Pada  Daerah Terjangkit  Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  Berdasarkan Provinsi. Journal of Computer Engineering, System and Science, 3 (2), 173-178. DOI: https://doi.org/10.24114/cess.v3i2.9661 .
[11] Gustientiedina,  G.,  Adiya,  M.  H.,  &  Desnelita,  Y.  (2019). Penerapan  Algoritma K-means Untuk Clustering Data  Obat- Obatan. Jurnal  Nasional  Teknologi  dan  Sistem  Informasi,  5 (1), 17-24. DOI: https://doi.org/10.25077/TEKNOSI.v5i1.2019.17-24
[12] Maulida, L. (2018). Penerapan Data
Mining dalam Mengelompokkan  Kunjungan  Wisatawan  ke  Objek  Wisata Unggulan di Prov. DKI Jakarta dengan K-means . JISKA (Jurnal
Informatika
Sunan Kalijaga), 2 (3), 167-174. DOI: http://dx.doi.org/10.14421/jiska.2018.23-06 .
[13] Yahya, K. B., & Mahpuz, M. (2019). Penggunaan Algoritma K- Means Untuk  Menganalisis  Pelanggan  Potensial  Pada  Dealer SPS Motor Honda Lombok Timur Nusa Tenggara Barat. Infotek: Jurnal  Informatika  dan  Teknologi,  2 (2),  109-118.  DOI: https://dx.doi.org/10.29408/jit.v2i2.1447 .
[14] Nur,  F.,  Zarlis,  M.,  &  Nasution,  B.  B.  (2017).  Penerapan Algoritma K-Means Pada  Siswa  Baru  Sekolah  Menengah Kejuruan Untuk Clustering Jurusan. InfoTekJar: Jurnal Nasional Informatika  dan  Teknologi  Jaringan,  1 (2),  100-105.  DOI: https://doi.org/10.30743/infotekjar.v1i2.70 .
[15] Parlina,  I.,  Windarto,  A.  P.,  Wanto,  A.,  &  Lubis,  M.  R.  (2018). Memanfaatkan Algoritma K-Means dalam Menentukan Pegawai yang  Layak  Mengikuti  Asessment  Center  untuk Clustering Program  SDP. Journal  of  Computer  Engineering,  System  and
Science, 3 (1), 87-93. DOI:
https://doi.org/10.24114/cess.v3i1.8192 .
[16] Santoso,  S.,  &  Nurmalina,  R.  (2017).  Perencanaan  dan Pengembangan  Aplikasi  Absensi  Mahasiswa  Menggunakan Smart  Card  Guna  Pengembangan  Kampus  Cerdas. Jurnal Integrasi, 9 (1), 84-91. DOI: https://doi.org/10.30871/ji.v9i1.288
[17] Ayu,  F.,  &  Permatasari,  N.  (2018). Perancangan  Sistem Informasi  Pengolahan  Data  PKL  (Praktek  Kerja  Lapangan)  Di Devisi  Humas  Pada  PT  Pegadaian . Jurnal  Intra  Tech,  2 (2),  12- 26.