## CLUSTERING PENERIMA BANTUAN SOSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DI DESA JATIPANCUR
Muhammad Ma’arif Syaefullah 1 , Martanto 2 , Umi Hayati 3
1,3 Teknik Informatika, 2 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10 B Majasem, Kota Cirebon, Indonesia 25muhammad.arif@gmail.com

## ABSTRAK
Program  bantuan  sosial  ialah  upaya  pemerintah  dalam  membagikan  sokongan  kepada  warga  yang memerlukan,  khususnya  di  wilayah  pedesaan.  Namun  tidak  jarang  program  bantuan  sosial  terjadi  masalah diantaranya tidak tepat sasaran, salah pendataan dan kesalahan  lainnya. Permasalahan  yang sering terjadi pada saat  penyaluran  bantuan  sosial  di  desa  jatipancur  ialah  tidak  tepat  sasaran.  Penelitian  ini  bertujuan  guna mempraktikkan  metode  Informasi  Mining  dengan  memakai  algoritma K-Means dalam  konteks  clustering penerima dorongan sosial dengan metode Knowledge Discovery in Databases (KDD) . Sumber data diambil dari data puskesos amanah desa jatipancur. Langkah awal mengaitkan pra- pemrosesan informasi guna mensterilkan serta menanggulangi kemampuan permasalahan, semacam informasi yang tidak lengkap ataupun informasi yang tidak  relevan.  Berikutnya,  algoritma K-Means diimplementasikan  untuk  mengelompokkan  informasi  jadi sebagian kelompok bersumber pada kesamaan atribut. Dari proses penerapan teknik data mining dengan algoritma K-Means Clustering dihasilkan kelompok penerima bantuan sosial dengan jumlah cluster 10 terdiri dari cluster_0 berjumlah 36 kepala keluarga, cluster_1 berjumlah 2 kepala keluarga, cluster_2 berjumlah 23 kepala keluarga, cluster_3 berjumlah  54  keluarga, cluster_4 berjumlah  16  kepala  keluaga, cluster_5 berjumlah  156  kepala keluarga, cluster_6 berjumlah 5 kepala keluarga, cluster_7 berjumlah 20 keluarga, cluster_8 berjumlah 40 kepala keluarga, cluster_9 berjumlah 2 kepala keluarga dan nilai Davies Bouldin Index yang optimal yaitu 0,057.
Kata kunci : Data Mining, Clustering, Penerima Bantuan Sosial, Algoritma K-Means, Knowledge Discovery in Databases (KDD).

## 1. PENDAHULUAN
Perhatian  pemerintahan  terhadap  kemiskinan terkait  dengan  kesulitan  memenuhi  kebutuhan  dasar seperti  sandang,  pangan,  dan  tempat  tinggal. Kompleksitas masalah ini berdampak pada ketidakstabilan  ekonomi,  terbatasnya  akses  publik, kualitas pendidikan rendah, kesehatan yang buruk, dan kurangnya  kesempatan  ekonomi.  Meskipun  program bantuan sosial membantu masyarakat yang memerlukan,  terutama  yang  kurang  mampu  secara finansial, seringkali terjadi kendala seperti ketidakakuratan  penyaluran,  kesalahan  data,  dan hambatan lainnya.[1]
Isu  utama  dalam  penyaluran  bantuan  sosial  di Desa  Jatipancur  adalah  kurangnya  akurasi  dalam menentukan  penerima  manfaat  sehingga  sebagian besar penerima dianggap mampu secara ekonomi. Hal ini  disebabkan  oleh  metode  pengolahan  data  yang masih  bergantung  pada  keputusan  langsung  melalui musyawarah oleh pemerintah desa untuk menentukan penerima  bantuan.  Pendekatan  ini  kurang  transparan dan  dapat  menimbulkan  ketidakseimbangan  sosial serta  kecurigaan  terhadap  pemerintah  desa  dan lembaga  yang  mengelola  bantuan  sosial.  Kemajuan teknologi  yang  semakin  pesat  saat  ini  menawarkan solusi  untuk  mengatasi  permasalahan  penyaluran bantuan sosial ini[2]. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode  yang  dapat  secara  jelas  mengidentifikasi penerima bantuan yang layak dan tidak layak di Desa Jatipancur.
Dalam riset ini, peneliti menggunakan perangkat lunak RapidMiner untuk melakukan pemrosesan data penerima bantuan sosial. Pendekatan yang digunakan adalah  teknik  data  mining  menggunakan  metode  K- Means  untuk  mengelompokkan  penerima  bantuan sosial.  Penerapan  metode  ini  memiliki  kepentingan yang besar dalam menghindari tingkat kesalahan yang tinggi  yang  biasa  terjadi  dalam  pengelolaan  data  di lingkungan  masyarakat.  Hal  ini  juga  menekankan pentingnya  pendataan  yang  akurat  untuk  mencegah kesalahan yang mungkin terjadi.
Tujuan  utama  penelitian  ini  adalah  untuk mengelompokkan  penerima  bantuan  sosial  di  Desa Jatipancur agar dapat disalurkan kepada individu atau kelompok yang membutuhkan, sekaligus mencari nilai K  yang  paling  optimal  berdasarkan  evaluasi  dari Davies  Bouldin  Index[3].  Melalui  pendekatan  yang lebih  akurat  dan  tepat  sasaran  dalam  penyaluran bantuan  sosial,  diharapkan  alokasi  dana  yang disalurkan  dapat  memberikan  dampak  yang  lebih signifikan  dan  nyata  bagi  kesejahteraan  masyarakat Desa  Jatipancur.  Upaya  ini  diharapkan  dapat mengurangi keraguan atau ketidakpercayaan masyarakat  terhadap  pemerintah  desa  dan  lembaga yang  bertanggung  jawab  dalam  pengelolaan  bantuan sosial di Desa Jatipancur.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  yang  dilakukan  dalam  lima  tahun terakhir  oleh  para  peneliti  sebelumnya  memiliki relevansi signifikan dengan artikel yang sedang diteliti
saat  ini.  Hasil  studi-studi  tersebut  menggarisbawahi beberapa  temuan  yang  terkait  langsung  dengan  topik yang  sama  yang  sedang  diselidiki.  Kajian-kajian terdahulu  tersebut  memberikan  kontribusi  penting dalam  pemahaman  yang  lebih  mendalam  terkait  isu yang sedang dibahas dalam penelitian ini. Seperti pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Siti  Amaliyah[4], membahas  mengenai  analisis  kelayakan  menerima bantuan  sosial  menggunakan  algoritma  K-Means dengan  enam  atribut  untuk  mengevaluasi  kelayakan penerima  bantuan  sosial.  Bertujuan  memperbaiki efisiensi penyaluran bantuan agar lebih tepat sasaran. Analisis  menunjukkan  bahwa  Desa  Kuala  Dendang mencatat  74  Kepala  Keluarga  menerima  Bantuan PKH. Namun, analisis K-Means mengidentifikasi 114 kepala  keluarga  (dalam  Cluster  1)  layak  mendapat bantuan, di mana 40 di antaranya tidak tercatat dalam data  Desa  Kuala  Dendang.  Pada  penelitian  yang dilakukan oleh Asep Surahman[5] membahas prediksi penerima  bantuan  sosial  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes  untuk  menentukan  calon  penerima bantuan  yang  layak.  Algoritma  Naïve  Bayes merupakan  metode  statistik  yang  memprediksi probabilitas  keanggotaan  suatu  kelas.  Penelitian  ini menggunakan  algoritma  tersebut  karena  memiliki akurasi  dan  kecepatan  yang  tinggi,  cocok  untuk database  besar.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa penggunaan  algoritma  Naïve  Bayes  dalam  clustering memberikan akurasi sebesar 91.85%. Dalam penelitian[6] ditemukan tiga cluster dengan karakteristik yang berbeda terkait tingkat kemiskinan. Cluster(0) memiliki tingkat kemiskinan sedang dengan jumlah  penduduk  miskin  yang  sedang,  pengeluaran per  kapita  sedang,  dan  rata-rata  lama  waktu  sekolah juga sedang. Cluster(1) menunjukkan tingkat kemiskinan tertinggi dengan jumlah penduduk miskin terbanyak,  pendidikan  rendah,  dan  pengeluaran  per kapita  yang  paling  sedikit.  Sementara  Cluster(2) menunjukkan  tingkat  kemiskinan  terendah  dengan jumlah  penduduk  miskin  yang  sedikit,  pendidikan tinggi,  dan  pengeluaran  per  kapita  tertinggi. Berdasarkan  hasil  ini,  pemerintah  disarankan  untuk memprioritaskan  bantuan  di  Kabupaten  Pandeglang, Kabupaten  Lebak,  dan  Kabupaten  Serang,  terutama dalam  hal  beasiswa  pendidikan,  dana  sosial,  dan perbaikan infrastruktur untuk meningkatkan kesejahteraan penduduk Banten.

## 3. METODE PENELITIAN
Data  untuk  penelitian  ini  berasal  dari  Pusat Kesejahteraan Sosial Amanah di Desa Jatipancur pada bulan Desember 2022. Sumber data ini terdiri dari data primer  dan  data  sekunder.  Data  primer  diperoleh melalui  observasi  dan  wawancara  langsung  dengan staf Pusat Kesejahteraan Sosial Amanah serta anggota masyarakat  yang  merupakan  penerima  manfaat  dari program  bantuan  sosial.  Sedangkan  data  sekunder diperoleh  dari  kantor  sekretariat  Pusat  Kesejahteraan Sosial  Amanah  di  Desa  Jatipancur  dengan  izin  dari
kepala  desa  dan  koordinator  Pusat  Kesejahteraan Sosial Amanah di desa tersebut.
Dalam  penelitian ini,  pengumpulan  data dilakukan  melalui  dua  teknik,  yaitu  observasi  dan wawancara.
1) Teknik Observasi Penulis melakukan observasi dengan melakukan  pengamatan  langsung  di  Desa Jatipancur.  Observasi  dilakukan  pada  minggu pertama  bulan  Oktober  di  kantor  desa Jatipancur.
2) Teknik Wawancara Dalam  teknik  wawancara,  penulis  melakukan wawancara  dengan  Bapak  Ahmad  Jaelani, seorang  pegawai  Pusat  Kesejahteraan  Sosial (Puskesos) Amanah di Desa Jatipancur.
Gambar 1. Proses Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan tahapan Knowledge Discovery in  Database (KDD) seperti pada gambar1. yang bertujuan untuk mengeksplorasi serta menganalisis  dataset  besar  agar  menghasilkan informasi  yang  bermanfaat  di  bidang  pendidikan. Algoritma  yang  dipakai  dalam  mengklasifikasikan penerima  bantuan  sosial  ialah  algoritma  k-means[7]. Secara  umum,  tahapan  Knowledge  Discovery  in Databases (KDD) dapat diuraikan sebagai berikut:
1) Data Selection Sebelum  melangkah  ke  tahap  data  mining, langkah  awal  adalah  seleksi  data  dengan menampilkan  data  aslinya.  Data  yang  telah dipilih  akan  disimpan  secara  terpisah  dari  basis data operasional.
2) Data Preprocessing Langkah  selanjutnya  adalah  pembersihan  atau preprocessing  data.  Hal  ini  mencakup  seleksi data  yang  relevan,  menghapus  duplikasi,  serta memeriksa  dan  memperbaiki  kesalahan  data guna memastikan konsistensi data.
3) Data Transformation Transformasi  adalah  proses  ketiga  di  mana informasi  yang  telah  dipilih  diubah  ke  dalam bentuk yang sesuai dengan prosedur penambangan  data  agar  dapat  digunakan  secara efektif sesuai dengan tujuan pencarian pola atau informasi dalam basis data.
4) Data Mining Data  mining,  sebagai  inti  dari  proses  KDD, melibatkan  penggunaan  berbagai  metode  untuk
mengekstrak pola yang berpotensi menghasilkan informasi  berharga.  Pemilihan  metode  atau algoritma  yang  sesuai  sangat  bergantung  pada tujuan dan keseluruhan proses KDD.
5) Evaluation Evaluasi  adalah  tahap  di  mana  pola-pola  yang diidentifikasi  dalam  proses  data  mining  perlu disajikan  dalam  format  yang  mudah  dipahami oleh pihak-pihak yang terlibat.
6) Knowledge Tahap  terakhir  dalam  KDD  adalah  menyajikan data yang telah diproses secara visual agar lebih mudah dipahami oleh pengguna, dengan harapan dapat memberikan
wawasan
yang
memungkinkan pengambilan tindakan
berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan. Presentasi  data  mining  yang  jelas  dan  mudah dimengerti  oleh  berbagai  pihak  merupakan langkah penting dalam proses data mining.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Data Selection
Pada langkah ini, peneliti melakukan seleksi data dari  sumber  data  sekunder  yang  dikelola  oleh  kantor Puskesos  Amanah  di  Desa  Jatipancur.  Jumlah  awal data adalah 3091 entri dengan 18 atribut yang tersedia. Selanjutnya,  dilakukan  penyaringan  data  dengan merujuk  pada  data  per  kepala  keluarga,  mengurangi jumlah  sampel  menjadi  345  data  yang  kemudian disimpan  dalam  sebuah  file  terpisah  guna  proses analisis lanjutan.
Gambar 2. Data Penerima Bantuan Sosial
Gambar 3. Data setelah diseleksi

## 4.2. Data Preprocessing
Langkah  berikutnya  dalam  rangkaian  proses adalah  melakukan  pemrosesan  data  menggunakan sampel data sebanyak 354 entri. Proses ini mencakup serangkaian  tahapan  seperti  pembersihan  data, penggabungan, dan transformasi data. Sampel data ini kemudian diimpor ke dalam platform perangkat lunak RapidMiner  untuk  menjalani  proses  pembersihan data. Pada tahap ini, fokus dilakukan pada lima atribut khusus,  yakni  Nama,  Usia,  Kondisi  Rumah, Penghasilan, dan Pekerjaan.
Gambar 4. Data setelah preprocessing

## 4.3. Data Transformation
Setelah proses preprocessing, langkah berikutnya adalah  mengonversi  data  ke  format  numerik  dengan menggunakan operator "Nominal to Numerical" dan menetapkan  peran  identitas  menggunakan  operator "Set  Role"  untuk  mempermudah  proses  perhitungan menggunakan  metode  K-Means.  Dua  atribut  yang diubah  menjadi  tipe  data  numerik  adalah  "kondisi rumah"  dan  "pekerjaan,"  sementara  atribut  "Nama" digunakan sebagai pengenal (ID).
Gambar 5. Data sebelum di tranformasi
Gambar 6. Data setelah di transformasi

## 4.4. Data Mining
Pada tahap ini penulis menggunakan metode data mining  dengan  algoritma  K-Means.  K-Means merupakan  metode  pengelompokan  data  numerik berdasarkan  jarak antar data, yang  membagi data ke dalam  kelompok  dengan  jumlah  tertentu.  Penulis melakukan  percobaan  K2  sampai  dengan  K10  dan maksimal  iterasi  10  agar  mendapatkan  nilai  K  yang optimal untuk proses K-Means Clustering dan iterasi dilakukan  10  kali  agar  tidak  ada  perubahan  yang signifikan terhadap posisi centroid.
Tahap 1 Tentukan jumlah cluster
Tahap 2 Tentukan pusat centroid awal secara acak Tahap 3 Hitung jarak terdekat dari setiap data dengan centroid awal Tahap 4 Hasil
Gambar 7. Langkah clustering k-means
Adapun  langkah-langkah  algoritma K-Means sebagai berikut[8]: 1) Tentukan jumlah cluster
2) Tentukan  pusat  centeroid  awal,  pada  dasarnya tahap ini dipilih dari data secara random
𝑉 𝑖𝑗 = 1 𝑁 𝑖 ∑ 𝑋𝑘𝑗 𝑁𝑖 𝑘=0 (1)
Keterangan: Vij  =  Centroid  rata-rata  cluster  ke-I  untuk variabel kej Ni = Jumlah anggota cluster ke-i
i, k = Indeks dari cluster
j = Indeks dari variabel Xkj = nilai data ke-k variabel ke-j untuk cluster tersebut
3) Hitung  jarak  terdekat  dari  setiap  data  dengan centeroid awal yang sudah ditentukan menggunakan rumus Euclidean Distance.
𝐷𝑒 = √(𝑋 𝑖 −   𝑆 𝑖 ) + (𝑦 𝑖 + 𝑡 𝑖 ) 2 (2)
Keterangan: De = Euclidean Distance i = Banyaknya objek (x, y) = Koordinat objek (s, t) = Koordinat centroid
Rumus  dalam  menentukan  nilai DBI sebagai berikut[9]:
𝐷𝐵𝐼 = 1 𝐾 ∑ 𝑀𝐴𝑋 𝑖≠𝑗 (𝑅 𝑖𝑗 )  (3)
𝐾 𝑖=1
Keterangan: K = jumlah cluster yang dihasilkan oleh K-Means R ij = rata-rata jarak antara semua pasangan titik data dalam cluster I ke pusat cluster j
Setelah dilakukan percobaan dengan K=2 sampai dengan  K=10,  dihasilkan  nilai  DBI  yang  optimal menggunakan Operator Cluster Distance Performance adalah K=10 dengan nilai 0,057.
Proses performance pada RapidMiner dihasilkan nilai DBI K=2 pada gambar 8. berikut.
Gambar 8. Nilai DBI pada k=2
Proses performance pada RapidMiner dihasilkan nilai DBI K=3 pada gambar 9. berikut.
Gambar 9. Nilai DBI pada k=3
Proses performance pada RapidMiner dihasilkan nilai DBI K=4 pada gambar 10. berikut.
Gambar 10. Nilai DBI pada k=4
Proses performance pada RapidMiner dihasilkan nilai DBI K=5 pada gambar 11. berikut.
Gambar 11. Nilai DBI pada k=5
Proses performance pada RapidMiner dihasilkan nilai DBI K=6 pada gambar 12. berikut.
Gambar 12. Nilai DBI pada k=6 Proses performance pada RapidMiner dihasilkan nilai DBI K=7 pada gambar 13. berikut.
Gambar 13. Nilai DBI pada k=7
Proses performance pada RapidMiner dihasilkan nilai DBI K=8 pada gambar 14. berikut.
Gambar 14. Nilai DBI pada k=8
Proses performance pada RapidMiner dihasilkan nilai DBI K=9 pada gambar 15. berikut.
Gambar 15. Nilai DBI pada k=9
Proses performance pada RapidMiner dihasilkan nilai DBI K=10 pada gambar 16. berikut.
Gambar 16. Nilai DBI pada k=10

## 4.5. Evaluation
Dalam  tahap  ini,  dilakukan  evaluasi  terhadap data  untuk  mengukur  tingkat  akurasi  dalam  proses pengelompokan data (clustering). Evaluasi clustering bertujuan untuk menilai kualitas dari hasil pengelompokan  yang  telah  dilakukan.  Penelitian  ini menggunakan  Davies  Bouldin  Index  (DBI)  sebagai metode evaluasi internal clustering guna menentukan jumlah  cluster  yang  optimal.  DBI  digunakan  untuk mengukur seberapa baik hasil clustering, dimana nilai DBI  yang  lebih  rendah  menandakan  kualitas clustering yang lebih baik serta menunjukkan jumlah cluster  yang  optimal[10][9].  Evaluasi  dilakukan  di platform RapidMiner dengan menggunakan operator Cluster  Distance  Performance  dalam  serangkaian eksperimen yang mencakup pengujian dengan 2, 3, 4, 5,  6,  7,  8,  9,  dan  10  cluster  untuk  menentukan konfigurasi cluster yang paling tepat.
Tabel 1. Tabel Perbandingan Nilai DBI Tiap Cluster Percobaan Jumlah Cluster Nilai DBI 1 K2 0,137 2 K3 0,115 3 K4 0,092 4 K5 0,096 5 K6 0,079 6 K7 0,075 7 K8 0,077 8 K9 0,080 9 K10 0,057
Pada  tabel  1.  dapat  dilihat  setelah  dilakukan proses evaluasi didapatkan tingkat performance  yang paling  baik  terdapat  pada  K(10)  dengan  nilai  DBI  = 0.057. sehingga dipilih  K  yang akan digunakan  yaitu K=10.

## 4.6. Knowledge
Kemudian  hasil  pengelompokan  cluster  penulis visualisasikan  kedalam  bentuk  chart  Bar(Column) untuk mempermudah pemahaman terhadap data.
Gambar 17. Hasil visualisasi bentuk bar(column)
Dari  gambar  17.  Merupakan  visualisasi  data cluster  yang  berada  pada  K=10  yaitu  terdapat  9 cluster/items yang dikelompokkan berdasarkan penghasilannya.  Dapat  dilihat  bahwa  penghasilan terbanyak terdapat pada cluter_5.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah  melaksanakan  teknik  data  mining menggunakan  algoritma  K-Means  Clustering  pada data  penerima  bantuan  sosial  di  Desa  Jatipancur, dihasilkan  penerapan  teknik  data  mining  untuk mengelompokkan  penerima  bantuan  sosial  telah dilakukan  menggunakan  pendekatan  Knowledge Discovery  in  Databases  (KDD)  serta  algoritma  K- Means  Clustering,  menggunakan  data  yang  telah terkumpul.  Proses  ini  melibatkan  penggunaan software RapidMiner dengan menerapkan 6 operator, seperti  Read  Excel,  Select  Attributes,  Set  Role, Nominal  to  Numerical,  K-Means,  dan  Performance. Evaluasi dilakukan terhadap nilai K yang optimal dari 10  percobaan  pada  algoritma  K-Means  Clustering, dihasilkan  nilai  k=2,  dengan  nilai  Davies  Bouldin Index  (DBI)  sebesar  0,137,  nilai  k=3,  dengan  nilai Davies Bouldin Index (DBI) sebesar 0,115¸ nilai k=4, dengan  nilai  Davies  Bouldin  Index  (DBI)  sebesar 0,092,  nilai  k=5,  dengan  nilai  Davies  Bouldin  Index (DBI)  sebesar  0,096,  nilai  k=6,  dengan  nilai  Davies Bouldin Index (DBI) sebesar 0,079, nilai k=7, dengan nilai Davies Bouldin Index (DBI) sebesar 0,075, nilai k=8, dengan nilai Davies Bouldin Index (DBI) sebesar 0,077,  nilai  k=9,  dengan  nilai  Davies  Bouldin  Index (DBI) sebesar 0,080, nilai k=10, dengan  nilai Davies Bouldin Index (DBI) sebesar 0,057. Sehingga nilai K yang optimal terdapat pada K=10. Adapun saran untuk pemerintah  Desa  Jatipancur  adalah  meningkatkan selektivitas dalam pemilihan penerima bantuan sosial dengan memberikan prioritas pada individu yang telah keluar  dari  masa  produktif  bekerja,  sehingga  dapat lebih efektif mengatasi tingkat kemiskinan di wilayah tersebut.  Selain  itu,  untuk  penelitian  berikutnya, direkomendasikan  untuk  memperluas  variabel  yang digunakan  dalam  analisis  dan  meningkatkan  jumlah iterasi  eksperimen  guna  menentukan  jumlah  klaster dengan nilai Davies Bouldin Index (DBI) yang optimal untuk pengelompokan yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  L. G. R. 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, [Online]. Available: https://journal.universitasbumigora.ac.id/index.p hp/matrik/article/view/1554
[2]  S. G. Pratama, P. Mahmudi, Ali, B.eng, and M. S.  Dr.Ir.  Achmadi,  Sentot, KLASIFIKASI PENENTUAN PENERIMA BANTUAN PANGAN NON  TUNAI  MENGGUNAKAN  METODE  K-
MEANS  CLUSTERING .  eprints.itn.ac.id,  2020. [Online]. Available: http://eprints.itn.ac.id/4547/
[3]  B.  Baskoro,  A.  Gunaryati,  and  A.  Rubhasy, “KLASIFIKASI PENDUDUK KURANG
MAMPU  DENGAN  METODE  K-MEANS UNTUK OPTIMALISASI
PROGRAM BANTUAN SOSIAL,” INFOMATEK J. Inform. Manaj.  dan  Teknol. ,  vol.  25,  no.  2,  pp.  41–48,
2023, [Online]. Available: http://repository.unas.ac.id/6521/
[4]  S. Amaliyah and S. R. Agustini, “Penerapan Data Mining  Untuk  Menentukan  Kelompok  Prioritas Penerima  Bantuan  PKH  Menggunakan  Metode Clustering K-Means Pada Desa Kuala Dendang,” J.  Inform.  dan  rekayasa  Komput. ,  vol.  3,  no.  1, pp. 453–458, 2023.
[5]  A. Surahman and U. Hayati, “IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK PREDIKSI PENERIMA BANTUAN SOSIAL,” Jati (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 1–6, 2023.
[6]  Y.  R.  Sari,  A.  Sudewa,  D.  A.  Lestari,  and  T.  I. Jaya,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk Clustering  Data  Kemiskinan  Provinsi  Banten Menggunakan  Rapidminer,” CESS  (Journal Comput.  Eng.  Syst.  Sci. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  192–
198, 2020, [Online]. Available: https://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/cess/ article/view/18519
[7]  M.  K.  Mulyadien  and  U.  Enri,  “Algoritma  K-
Means Untuk Pengelompokan Bantuan Langsung  Tunai  (BLT),” J.  Ilm.  Wahana Pendidik. ,  vol.  8,  no.  12,  pp.  198–210,  2022, [Online]. Available: http://jurnal.peneliti.net/index.php/JIWP/article/ view/2025
[8]  Z.  Nabila,  A.  R.  Isnain,  P.  Permata,  and  Z. Abidin, “Analisis Data Mining Untuk Clustering Kasus  Covid-19  Di  Provinsi  Lampung  Dengan Algoritma  K-Means,” J.  Teknol.  Dan  Sist.  Inf. , vol.  2,  no.  2,  pp.  100–108,  2021,  [Online]. Available:
http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/sisteminfor masi/article/view/868
[9]  M. Orisa, “Optimasi Cluster pada Algoritma  K- Means,” Pros. SENIATI , vol. 6, no. 2, pp. 430– 437, 2022, doi: 10.36040/seniati.v6i2.5034.
[10]  E. Muningsih, I. Maryani, and V. R. Handayani, “Penerapan  Metode  K-Means  dan  Optimasi Jumlah  Cluster  dengan  Index  Davies  Bouldin untuk  Clustering  Propinsi  Berdasarkan  Potensi Desa,” J. Sains dan Manaj. , vol. 9, no. 1, p. 96, 2021, [Online]. Available: www.bps.go.id