## ANALISIS DATASET PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) DESA SIDAHARJA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS

## Deka Maulana Fathul Aziz, Bambang Irawan, Agus Bahtiar
Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon JI. Perjuangan No. 10 B, Majasem, Cirebon, Indonesia dekamaulanafathulaziz@gmail.com

## ABSTRAK
Program  Keluarga  Harapan  yang  selanjutnya  disebut  (PKH)  adalah  program  pemberian  bantuan  sosial bersyarat kepada Keluarga Miskin (KM) yang ditetapkan sebagai keluarga penerima manfaat PKH. Permasalahan pada penelitian ini yaitu bagaimana mengimplementasikan metode K-means dalam Clustering data penerima PKH Desa  Sidaharja  dengan  mencari cluster yang  terbaik.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengelompokkan  data penerima  PKH  Desa  Sidaharja  dengan  mencari cluster yang  terbaik.  Selain  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mendapatkan parameter Numerical Measures Type apa yang menghasilkan kelompok terbaik pada data penerima PKH Desa Sidaharja. Pada penelitian ini digunakan algoritma K-means guna mendapatkan informasi dari hasil pengelompokan data penerima PKH Desa Sidaharja. Teknik analisis data menggunakan Knowledge Discovery in Database (KDD).  Hasil  dari  pengelompokan  menunjukan  bahwa  dari  jumlah cluster (K  =  2,  3,  4,  5,  6) menghasilkan K mana yang terbaik performanya yaitu yang mendekati angka 0. Nilai K yang paling mendekati angka 0 adalah (K = 6). Diperoleh  DBI  optimal  untuk (K = 6) dengan nilai 0.230 untuk parameter Numerical Measures  Type  -    Euclidean  Distance. Untuk  mengevaluasi  kinerja  algoritma K-means dapat  dilihat  dari performance , dimana nilai Davies Bouldin yang mendekati 0 mengindikasikan kualitas algoritma yang semakin baik. Dengan demikian, maka jumlah cluster terbaik dalam percobaan ini adalah 6 atau yang mendekati 0.
Kata kunci : Data Mining, K-means, DBI , Program Keluarga Harapan, Desa Sidaharja.

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan merupakan salah satu permasalahan utama  yang  sering  dihadapi  oleh  banyak  negara  di dunia, terutama Indonesia [1] . Setiap pemimpin daerah maupun  pusat  menjadikan  kemiskinan  sebagai prioritas  utama  yang  harus  diselesaikan  [2]. Kurangnya pendapatan akan berakibat pada rendahnya kualitas hidup seseorang [3] . Pemerintah sendiri telah melakukan  beberapa  upaya  untuk  mengentaskan kemiskinan,  hal  ini  dilakukan  melalui  berbagai program bantuan sosial [4].
Untuk  menurunkan  tingkat  kemiskinan  maka pemerintah  Indonesia  melalui  Kementerian  Sosial telah  mengeluarkan  Program  Keluarga  Harapan (PKH)  [3].  Dilansir  dari  laman  Kemensos,  Program Keluarga  Harapan  yang  selanjutnya  disebut  (PKH) adalah  program  pemberian  bantuan  sosial  bersyarat kepada Keluarga Miskin (KM) yang ditetapkan sebagai keluarga  penerima  manfaat PKH.  Melalui PKH,  KM  didorong  untuk  memiliki  akses  dan memanfaatkan    pelayanan  sosial  dasar  kesehatan, pendidikan,  pangan  dan  gizi,  perawatan,  dan pendampingan,  termasuk  akses  terhadap  berbagai program perlindungan sosial lainnya yang merupakan program  komplementer  secara  berkelanjutan.  Faktor pembagian  kelompok  penerima  bantuan  PKH  adalah dari  keluarga  miskin  atau  pra  sejahtera,  mempunyai anggota keluarga yang mencakup ibu hamil/menyusui, mempunyai  anak  dari  usia  0  hingga  6  tahun, mempunyai  anak  yang  berpendidikan SD, SMP, atau SMA  sederajat,  mempunyai  anggota  keluarga  lanjut usia  yang  berusia  minimal  60  tahun  dan  penyandang
disabilitas berat [5]. Namun permasalahannya, proses penyaluran  bantuan  terkadang  masih  dianggap  tidak merata  atau  tepat  sasaran  [6] . Hal  ini  dikarenakan banyak  masyarakat  yang  merasa  dirinya  pantas mendapat PKH tetapi terlihat tidak memenuhi kriteria yang  ditentukan  [6] . Dari  latar  belakang  yang  telah dijelaskan,  maka  permasalahan  pada  penelitian  ini yaitu  bagaimana  mengimplementasikan  metode K- means dalam Clustering data  penerima  Program Keluarga  Harapan  (PKH)  Desa  Sidaharja  dengan mencari cluster yang  terbaik.  Untuk  menghadapi permasalahan  ini,  penelitian  ini  memanfaatkan  data mining  dengan  menerapkan  teknik clustering guna mengelompokkan  data  ke  dalam  kelompok  yang memiliki kesamaan.
Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data penerima Program Keluarga Harapan (PKH) Desa Sidaharja dengan mencari cluster yang terbaik. Selain itu,  penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk  mendapatkan Parameter Numerical  Measures  Type apa  yang menghasilkan  kelompok  terbaik  pada  data  penerima PKH  Desa  Sidaharja,  serta  untuk  mendapatkan infromasi  dari  hasil  pengelompokan  data  penerima PKH  Desa  Sidaharja.  Digunakan  indikator Indeks Davies-Bouldin (DBI)  untuk  menentukan  jumlah cluster terbaik  [7].  Melalui  tahapan  analisis  tersebut, diharapkan penyaluran bantuan PKH ini menjadi lebih optimal dan tepat sasaran diberikan kepada masyarakat yang benar-benar membutuhkan [6] khusunya di Desa Sidaharja.
Data  mining  adalah  proses  yang  menggunakan metode  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan  dan
pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi informasi yang berguna dan temukan  pengetahuan tersembunyi dari  berbagai  database  [8]. Clustering adalah  proses pengelompokan  suatu  kelompok  objek  berdasarkan sejumlah  kemiripan [9]  Pada  dasarnya, clustering adalah pendekatan untuk mencari dan mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristik  di  antara  satu  set  data  dengan  yang  lain [10]. Pada Penelitian data mining melibatkan tahapan pengolahan  data  yang  salah  satunya  sering  disebut dengan Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) [11] . Algoritma K-means dipilih karena Algoritma ini memiliki keuntungannya adalah mudah diterapkan dan dijalankan, relatif cepat, mudah disesuaikan dan paling banyak  digunakan  dalam  aktivitas  data  mining  [12]. Pada  penelitian  ini  algoritma K-means dioptimasi menggunakan Davies  Bouldin  Index (DBI)  untuk menentukan  jumlah cluster yang  optimal  [9] .  Indeks Davies-Bouldin (DBI)  adalah  pengukuran  yang populer  untuk  mengevaluasi  kinerja  pengelompokan dengan membagi klaster [9].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Salah  satu  penelitian  terkait  yang  sudah  behasil dilakukan  diantaranya  penelitian  oleh  Dwi  Kurnia Utami, Novica Irawaci, dan Sumantri pada tahun 2023 berjudul  “Analisis  Metode K-means pada Cluster ing Penerimaan  Bantuan  PKH  Desa  Pulau  Rakyat  Tua” Masalah dalam penelitian ini adalah distribusi bantuan Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  di  Desa  Pulau Rakyat Tua yang sering dianggap tidak tepat sasaran. Hasil penelitian  ini  menunjukkan  bahwa penggunaan algoritma K-means cluster ing  dalam  klasterisasi penerima bantuan Program Keluarga Harapan (PKH) di Desa Pulau Rakyat Tua menghasilkan dua klaster: 29 penerima bantuan PKH yang layak dan 1 penerima bantuan PKH yang tidak layak [13].
Kemudian,  penelitian  oleh  Said  Abdul  Azis, Sarjon  Defit,  dan  Yuhandri  Yunus  pada  tahun  2021 berjudul  “Klasterisasi  Dana  Bantuan  Pada  Program Keluarga  Harapan  (PKH)  Menggunakan  Metode K- means ”  Masalah  dalam  penelitian  ini  adalah  adanya kebutuhan  untuk  melakukan  pengelompokan  desa berdasarkan tingkat kemiskinan menggunakan metode cluster ing,  namun  untuk  melakukan  pengelompokan tersebut diperlukan data-data masyarakat miskin  atau data terpadu kesejahteraan sosial sebagai acuan. Hasil penelitian  ini  membahas  penggunaan  algoritma K- means untuk  mengelompokkan  penyaluran  dana bantuan Program Keluarga Harapan (PKH) berdasarkan  empat  tahapan  dengan  hasil  klasterisasi menjadi  3  kelompok:  kelompok  C1  (Rumah  Tangga Hampir Miskin), C2 (Rumah Tangga Miskin), dan C3 (Rumah Tangga Sangat Miskin) [3].
Dan, penelitian oleh Nurahman dan Jetri Susanto pada tahun 2023 berjudul “Klasterisasi Data Penerima Bantuan Langsung Tunai Menggunakan Algoritma K- means ”  Masalah  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  seberapa  berhaknya  penerima  BLT  desa
Pelangsian tahun 2019 yang terdampak virus Covid-19 dengan  melihat  beberapa dataset yang  telah dikumpulkan, seperti rata-rata penghasilan per bulan, jumlah anggota keluarga laki-laki dan perempuan yang tinggal  di  rumah,  serta  dilihat  dari  atap  rumah  dan dinding  tempat  tinggal  penerima  BLT  desa  tersebut. Hasil  klasterisasi  data  ini  dapat  membantu  dalam penyaluran bantuan kepada kelompok yang membutuhkan,  dan  penelitian  ini  juga  memberikan rekomendasi  untuk  penggunaan dataset yang  lebih besar  dalam  penelitian  mendatang.  Selain  itu, penelitian  ini  juga  mencakup  referensi  terkait  studi- studi terkait COVID-19 dan analisis data [11].

## 2.2. Landasan Teori
2.2.1. Data Mining Data mining adalah proses yang menggunakan metode  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan  dan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi informasi yang berguna dan temukan pengetahuan tersembunyi dari berbagai database [8].

## 2.2.2. Clustering
Clustering adalah proses pengelompokan suatu kelompok  objek  berdasarkan  sejumlah  kemiripan  [9] pada  dasarnya, clustering adalah  pendekatan  untuk mencari  dan  mengelompokkan  data  berdasarkan kesamaan karakteristik di antara satu set data dengan yang lain [10].
2.2.3. K-means Algoritma K-Means merupakan metode pengelompokan  iteratif  yang  membagi dataset ke dalam  sejumlah  k cluster yang  telah  ditentukan sebelumnya.  Tingkat  ketelitian  yang  tinggi  terhadap ukuran objek membuat algoritma ini efisien dan dapat diandalkan  untuk  memproses  objek  dalam  jumlah besar.  Kelebihan  lainnya  adalah  algoritma  ini  tidak berpengaruh terhadap urutan objek [10].
2.2.4. Indeks Davies Bouldin (DBI) Indeks  Davies  Bouldin (DBI)  merupakan metrik  yang  umum  digunakan  untuk  mengevaluasi efektivitas pengelompokan dengan memperhitungkan perbedaan  antar  klaster.  DBI  memberikan  indikasi tentang  sejauh  mana  kualitas  pengelompokan, mempertimbangkan  baik  kesamaan  di  dalam  klaster maupun perbedaan di antara klaster [9].
2.2.5. Knowledge Discovery in Database (KDD) Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) adalah pendekatan yang diterapkan untuk mendapatkan  informasi  yang  berasal  dari  basis  data yang  tersedia.  Hasil  temuan  dari  proses  ini  dapat dimanfaatkan  untuk  membentuk  basis  pengetahuan yang digunakan dalam konteks pengambilan keputusan [10].
2.2.6. Program Keluarga Harapan (PKH)
Dilansir dari  laman  Kemensos,  Program Keluarga  Harapan  yang  selanjutnya  disebut  (PKH) adalah  program  pemberian  bantuan  sosial  bersyarat kepada  Keluarga  Miskin  (KM)  yang  ditetapkan sebagai  Keluarga  Penerima  Manfaat  (KPM)  PKH. Melalui  PKH,  KM  didorong  untuk  dapat  mengakses dan  memanfaatkan  pelayanan  sosial  dasar  di  bidang kesehatan, pendidikan, pangan dan gizi, perawatan dan pendampingan,  termasuk  akses  terhadap  berbagai program perlindungan sosial lainnya yang merupakan program komplementer secara berkelanjutan.

## 3. METODE PENELITIAN
Pendekatan desain dalam penelitian ini mengadopsi Knowledge  Discovery  in  Database (KDD),  yang  melibatkan  proses  seni  sintesis  dan penemuan  ilmiah,  interpretasi,  serta  visualisasi  data dari  berbagai  jenis.  Penemuan  pengetahuan  di  dalam gudang  data  (KDD)  menjadi  aspek  krusial  dalam mengungkap  pola  data,  menghasilkan  temuan  yang akurat, inovatif, dapat ditindaklanjuti, dan berwawasan.
Gambar 1. Tahapan Proses KDD [14]
Proses Knowledge Discovery in Database (KDD) dapat diuraikan sebagai berikut : 1. Selection
Data  penerima  PKH  Desa  Sidaharja  merupakan data  tahun  2023.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  sebanyak  188 record .  Pada tahapan ini, terjadi penyeleksian atribut untuk menentukan atribut  mana  yang  akan  digunakan  dalam  proses data mining.
2. Pre-processing Pada tahapan ini, hanya fokus pada data yang akan diolah. Ini juga termasuk membersihkan data untuk memperbaiki  duplikat,  nilai  yang  hilang,  dan memperbaiki kesalahan seperti kesalahan ketik.
3. Transformation Merupakan proses transformasi untuk data terpilih, sehingga  data  tersebut  layak  dan  sesuai  untuk diolah dalam data mining.
4. Data Mining Proses  data  mining  ini  melibatkan  penerapan algoritma atau pencarian pengetahuan, dan dalam penelitian  ini,  digunakan  algoritma K-means clustering pada tools rapidminer versi 10.2.
5. Interpretation / Evaluation Tahapan ini merupakan tahap akhir dari proses data mining.  Tahap  ini  dilakukan  setelah  data  diolah dengan algoritma yang dipilih menggunakan tools
rapidminer dan tujuannya adalah untuk melakukan evaluasi terhadap hasil proses data mining.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  data  menggunakan  teknik Knowledge Discovery in Database (KDD).

## 4.1. Dataset
Dataset yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  penerima  Program  Keluarga  Harapan (PKH)  Desa  Sidaharja.  Jumlah record sebanyak  188 record , dataset tersebut  berisi  atribut-atribut  yang dibutuhkan  dalam  penelitian  sebagaimana  terlihat dalam gambar 2 di bawah ini.
Gambar 2. Dataset Penelitian dari PKH

## 4.2. Selection
Langkah  pertama  adalah  mencari  lokasi  file  Itu sebelumnya dibuat dalam format xlxs dengan operator Read Excel yang berfungsi baca data xlxs.
Gambar 3. Operator Read Excel dari Rapidminer
Gambar 4. Hasil Operator Read Excel dari Rapidminer
Pada  gambar  4  menunjukkan  datanya  yang diimpor, maka tombolnya ada di operator Read Excel tidak  lagi  memiliki  tanda  seru  berwarna  kuning. Artinya operator sudah memasukkan datanya dan siap memprosesnya.
Kemudian menggunakan operator Set Role untuk mengidentifikasi id dalam dataset .
Gambar 5. Operator Set Role dari Rapidminer Tabel 1. Parameter Set Role No. Parameter Isi 1. attribute name no 2. target role id set additional roles attribute name target role no id
Gambar 6. Hasil Operator Set Role dari Rapidminer
Kemudian menggunakan operator Select Attributes, Operator  ini  memilih subse t  Atribut  dari ExampleSet dan menghapus atribut lainnya, sebagaimana terlihat dalam gambar 7 di bawah ini.
Gambar 7. Operator Select Atributes dari Rapidminer
Gambar 8. Hasil Operator Select Attributes dari
Rapidminer

## 4.3. Prepocessing
Dikarenakan  tidak  ada  data  yang  hilang  atau memiliki nilai yang missing dalam dataset , oleh karena itu, tahapan prepocessing tidak perlu dilakukan. Hasil statistik dataset ,  sebagaimana  terlihat  pada  gambar  9 menunjukkan  bahwa  tidak  ada  atribut  yang  memiliki nilai  yang missing .  Pemeriksaan  langsung  per-record untuk  menilai  konsistensi dataset mengindikasikan bahwa nilai-nilai dalam dataset konsisten.
Gambar 9. Statistik Dataset dari Rapidminer
4.4. Transformation
Dikarenakan dataset ada yang menggunakan tipe data nominal sementara algoritma K-means memerlukan  tipe  data numeric ,  maka  transformasi diperlukan  untuk  mengubah  data nominal menjadi numerical . Hal ini dapat dilakukan dengan menggunakan  operator Nominal  to  Numerical , sebagaimana terlihat dalam gambar 10 di bawah ini.
Gambar 10. Operator Nominal to Numerical dari Rapidminer
Gambar 11. Hasil Operator Nominal to Numerical dari Rapidminer
4.5. Data Mining
Penentuan  jumlah cluster adalah  langkah  yang harus  dilakukan.  Nilai  K  yang  digunakan  melibatkan identifikasi  jumlah  klaster  optimal  serta  jumlah anggota optimal dalam setiap klaster. Pengelompokan data  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma K- means dengan Cluster  Distance  Performance dan dioptimasi  dengan Davies  Bouldin  Index (DBI)  pada Tools Rapidminer versi 10.2.
Desain  model proses  hingga tahap Data Mining sebagaimana terlihat dalam gambar 12 di bawah ini.
Gambar 12. Desain K-means dari Rapidminer
Operator ini melakukan pengelompokan menggunakan  algoritma K-means ,  sebagaimana terlihat dalam gambar 13 di bawah ini.
Gambar 13. Cluster K-means dari Rapidminer
Clustering mengelompokkan contoh yang  mirip satu  sama  lain.  Karena  tidak  ada  atribut  label  yang diperlukan, clustering dapat digunakan pada data yang tidak berlabel dan merupakan algoritma pembelajaran mesin  tanpa  pengawasan.  Algoritma K-means menentukan satu set k cluster dan menetapkan setiap contoh  ke  dalam  satu cluster .  Klaster  terdiri  dari contoh  yang  serupa.  Kemiripan  antara  examples didasarkan pada ukuran jarak di antara mereka.
Gambar 14. Performance dari Rapidminer
Operator  ini  digunakan  untuk  evaluasi  kinerja metode  pengelompokan  berbasis centroid .  Operator ini memberikan daftar nilai kriteria kinerja berdasarkan centroid cluster . Model ini juga memiliki informasi  mengenai centroid dari  setiap cluster . Operator Cluster  Distance  Performance mengambil model cluster centroid dan  kumpulan cluster ini sebagai  input  dan  mengevaluasi  kinerja  model berdasarkan centroid cluster . Ada dua ukuran kinerja yang  didukung:  Rata-rata  dalam  jarak cluster dan Indeks  Davies-Bouldin .  Ukuran-ukuran  kinerja  ini dijelaskan dalam parameter.
4.1.1. Hasil Eksperimen Klaster (Numerical Measures Type - Euclidean Distance) Hasil pengelompokan didapatkan melalui lima uji coba yang dilakukan dengan menggunakan nilai K sebanyak 2, 3, 4, 5, dan 6 untuk Numerical Measures Type = Euclidean Distance . Tahap berikutnya adalah menghitung  nilai  DBI  untuk  setiap  pengelompokan percobaan tersebut. Hasil dari nilai DBI sebagaimana terlihat dalam tabel 2 di bawah ini.
Tabel 2. Klaster yang dihasilkan
(Numerical Measures Type - Euclidean Distance) Numerical Measures K DBI Euclidean Distance 2 0.535 3 0.383 4 0.338 5 0.259 6 0.230
Dalam  Tabel  2,  evaluasi  DBI  dari  algoritma K- means menunjukkan  nilai  0.230  dengan  jumlah  k=6. Sementara  itu,  untuk  k=2,  DBI  mencapai  0.535.  k=3 memiliki nilai DBI sebesar 0.383. Jumlah cluster k=4 dan  k=5,  masing-masing  memiliki  nilai  DBI  sebesar 0.338 dan 0.259.
4.1.2. Hasil Eksperimen Klaster (Numerical Measures – Camberra Distance) Hasil pengelompokan didapatkan melalui lima uji coba yang dilakukan dengan menggunakan nilai K sebanyak 2, 3, 4, 5, dan 6 untuk Numerical Measures Type = Camberra Distance . Tahap berikutnya adalah menghitung  nilai  DBI  untuk  setiap  pengelompokan percobaan tersebut. Hasil dari nilai DBI sebagaimana terlihat dalam tabel 3 di bawah ini.
Tabel 3. Klaster yang dihasilkan (Numerical Measures Type - Canberra Distance) Numerical Measures K DBI Canberra Distance 2 0.855 3 0.855 4 0.855 5 0.829 6 0.855
Dalam  Tabel  3,  evaluasi  DBI  dari  algoritma K- means menunjukkan  nilai  0.829  dengan  jumlah  k=5. Sementara itu, untuk k=2, k=3, k=4 dan k=6, masing- masing  memiliki  nilai  DBI  yang  sama  yaitu  sebesar 0.885.
4.1.3. Hasil Eksperimen Klaster (Numerical Measures Type – Correlation Similarity)
Hasil pengelompokan didapatkan melalui lima uji coba yang dilakukan dengan menggunakan nilai K sebanyak 2, 3, 4, 5, dan 6 untuk Numerical Measures Type  =  Correlation  Similarity .  Tahap  berikutnya adalah menghitung nilai DBI untuk setiap pengelompokan  percobaan  tersebut.  Hasil  dari  nilai DBI sebagaimana terlihat dalam tabel 4 di bawah ini.
Tabel 4. Klaster yang dihasilkan (Numerical Measures Type – Correlation Similarity)
Numerical Measures K DBI Correlation Similarity 2 0.581 3 0.568 4 0.691 5 0.996 6 1.742
Dalam  Tabel  4,  evaluasi  DBI  dari  algoritma K- means menunjukkan  nilai  0.568  dengan  jumlah  k=3. Sementara  itu,  untuk  k=2,  DBI  mencapai  0.581.  k=4 memiliki nilai DBI sebesar 0.691. Jumlah cluster k=5 dan  k=6,  masing-masing  memiliki  nilai  DBI  sebesar 0.996 dan 1.742.
Gambar 15. Hasil Cluster Model dari Rapidminer
Pada gambar 15 hasil pengelompokan menunjukkan adanya enam cluster dengan jumlah data sebagai berikut: C0 berjumlah 42 data, C1 berjumlah 31 data, C2 berjumlah 7 data, C3 berjumlah 19 data, C4 berjumlah 42 data, dan C5 berjumlah 47 data. Hal ini dapat dilihat pada gambar 15,  yang  menunjukkan pembagian data ke dalam enam kelompok.
Gambar 16. Hasil Performance Vector dari
Rapidminer
Hasil dari pengelompokan menggunakan algoritma K-means dengan  menggunakan tools Rapidminer versi 10.2  untuk  mencari  nilai  K2  –  K6 menghasilkan K mana yang terbaik performanya yaitu yang  mendekati  angka  0.  Nilai  K  yang  paling mendekati angka 0 adalah K6. Diperoleh DBI optimal untuk  K6  dengan  nilai  0.230  untuk  parameter Numerical Measures Type -  Euclidean Distance dari tiga  parameter Numerical  Measures  Type yang dilakukan  ekperimen  yaitu Euclidean  Distance, Canberra Distance, dan Correlation Similarity . Untuk mengevaluasi kinerja algoritma K-means dapat dilihat dari performance ,  dimana  nilai Davies  Bouldin yang mendekati 0 mengindikasikan kualitas algoritma yang semakin baik. Dengan demikian, maka jumlah cluster terbaik  dalam  percobaan  ini  adalah  6  atau  yang mendekati 0.

## 4.6. Interpretation / Evaluation
Berdasarkan  perbandingan  antara  DBI  dan metode K-means dari K2 hingga K6, ditemukan bahwa cluster terkecil  yang  mendekati  angka  0  adalah  K6, dengan nilai DBI sebesar 0.230 yaitu pada parameter Numerical Measure Type - Euclidean Distance . Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa K6 dengan nilai DBI  0.230  menunjukkan  bahwa cluster tersebut memiliki  nilai  DBI  yang  rendah  dibandingkan  K lainnya,  sehingga  dianggap  sebagai  hasil cluster terbaik.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  uji  data  menggunakan tools
Rapidminer versi 10.2 dan algoritma K-means , setelah menghasilkan  nilai Davies-Bouldin  Index (DBI) dengan metode K-means dari K-2 hingga K-6 seperti yang tercantum dalam tabel di atas, dapat disimpulkan bahwa cluster yang  paling  mendekati  0  adalah  K-6, dengan nilai DBI sebesar 0.230  yaitu pada parameter Numerical  Measure  Type  -  Euclidean  Distance . Karena  K-6  memiliki  nilai  terendah  dibandingkan dengan  K  lainnya,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa hasil cluster terbaik  adalah  K-6  dengan  nilai  DBI 0.230 yang paling mendekati 0. Berdasarkan hasil dan pembahasan  dari  penelitian  ini,  maka  terdapat beberapa  saran  untuk  pengembangan  penelitian selanjutnya  yaitu  penelitian  ini  hanya  melakukan eksperimen  pada  nilai  k2  hingga  k6,  parameter numerical  measures  type    euclidean  distance, canberra  distance,  dan  correlation  similarity.
Sehingga  dapat  dikembangkan  untuk  lebih  lanjut yaitu.  Berkenaan  dengan  jumlah  K  yang  lebih bervariasi  lagi  untuk  dilakukan  eksperimen.  Serta dapat  dikembangkan  untuk  lebih  lanjut  berkenaan dengan parameter numerical measures type yang lain seperti chebychev  distance,  cosine  similarity,  dice similarity atau  parameter-parameter  yang  lain  untuk dilakukan  eksperimen.  Dalam  konteks  penelitian  ini, hanya  188 record data  yang  digunakan.  Untuk meningkatkan  validitas  temuan,  disarankan  agar penelitian mendatang mempertimbangkan penggunaan  jumlah dataset yang  lebih  besar. Penggunaan  data  yang  lebih  besar  memiliki  potensi untuk  menghasilkan  model  yang  lebih  beragam, bahkan dapat meningkatkan validitas hasil penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F.  Juliawati,  R.  Buaton,  and  R.  Saragih,
“Pengelompokan  data  mining  penerimaan bantuan pangan non tunai (BPNT) menggunakan metode  clustering  (Studi  Kasus:  Kantor  Desa Payabakung  Hamparan  Perak),” Explorer (Hayward). ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  69–76,  2023, [Online]. Available: https://journal.fkpt.org/index.php/Explorer/articl e/view/793
[2]  Y.  Kusnadi  and  M.  S.  Putri,  “Clustering menggunakan metode k-means untuk menentukan  prioritas  penerima  bantuan  bedah rumah  (Studi  Kasus:  Desa  Ciomas  Bogor),” Jurnal  Teknologi  Informatika  dan  Komputer . repository.bsi.ac.id,  pp.  17–24,  2021.  [Online]. Available:
https://repository.bsi.ac.id/index.php/unduh/item /316100/2021-Genap-2021-Jurnal-TIK-UMHT- Yahdi-Kusnadi-Mardiani.pdf
[3]  A. A. Said, S. Defit, and Y. Yunus, “Klasterisasi dana  bantuan  pada  program  keluarga  harapan (PKH)  menggunakan  metode  k-means,” J. Inform.  Ekon.  Bisnis ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  53–59, 2021, [Online]. Available: https://www.infeb.org/index.php/infeb/article/vi ew/66
[4]  S.  Ufriani,  Jasmir,  and  Y.  Arviita,  “Penerapan algoritma clustering k-means untuk menentukan prioritas  penerima  bantuan  dana  sosial  PKH  di kelurahan  kampung  singkep,” J.  Inform.  Dan Rekayasa  Komput. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  342–350, 2023, [Online]. Available: https://ejournal.unama.ac.id/index.php/jakakom/ article/view/726
[5]  F.  Febriansyah  and  S.  Muntari,  “Penerapan algoritma  k-means  untuk  klasterisasi  penduduk miskin  pada  kota  pagar  alam,” JISKA  (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 8, no. 1, pp. 66–77, 2023,  [Online].  Available:  https://ejournal.uin- suka.ac.id/saintek/JISKA/article/view/3787
[6]  S.  Amaliyah,  Jasmir,  and  S.  Rianti,  “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,  [Online]. Available:
https://ejournal.unama.ac.id/index.php/jakakom/ article/view/802
[7]  K.  Anam,  D.  Sudrajat,  and  D.  A.  Kurnia, “Analisis  Segmentasi  Pelanggan  Menggunakan Metode  K-Means  Clustering,” J.  ICT    Inf. Commun. Technol. , vol. 21, no. 2, pp. 273–278, 2022, [Online]. Available: http://ejournal.ikmi.ac.id/index.php/jict-
ikmi/article/view/9
[8]  A. Permadi and Y. A. Wijaya, “Pengelompokkan dataset  bus  menggunakan  algoritma  k-means,” Informatics  Educ.  Prof. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  138– 152,  2023,  [Online].  Available:  http://ejournal- binainsani.ac.id/index.php/ITBI/article/view/225 9
[9]  Y. A. Wijaya, D. A. Kurniady, E. Setyanto, W. S. Tarihoran, D. Rusmana, and R. Rahim, “Davies bouldin index algorithm for optimizing clustering case studies mapping school facilities,” TEM J , vol. 10, no. 3, p. 1099‐1103,
2021, [Online]. Available: https://www.ceeol.com/search/article-
detail?id=977772
[10]  W.  Rosida  and  Y.  A.  Wijaya,  “Klasterisasi Penyakit HIV/AIDS di Jawa Barat Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” Blend Sains J. Tek. ,  vol.  1,  no.  4,  pp.  1–10,  2023,  [Online].
Available: https://jurnal.ilmubersama.com/index.php/blend sains/article/view/235
[11]  N.  Nurahman  and  J.  Susanto,  “Klasterisasi  data penerima  bantuan  langsung  tunai  menggunakan algoritma  k-means,” JURIKOM  (Jurnal  Ris. Komputer) ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  461–470,  2023, [Online]. Available: http://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/jurikom/article/view/ 5807
[12]  A.  Asmana,  Y.  A.  Wijaya,  and  M.  Martanto, “Clustering data calon siswa baru menggunakan metode  k-means  di  sekolah  menengah  kejuruan wahidin  kota  cirebon,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek. Inform. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  552–559,  2022, [Online]. Available: https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/vi ew/5236
[13]  D.  K.  Utami,  N.  Irawati,  and  S.  Sumantri, “Analisis  metode  k-means  pada  clustering penerimaan bantuan PKH desa pulau rakyat tua,” Sist.  J.  Sist.  Inf. ,  vol.  12,  no.  3,  pp.  953–961, 2023, [Online]. Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id/index.php/stmsi/a rticle/view/3236
[14]  A.  Rotondo  and  F.  Quilligan,  “Evolution  paths for knowledge discovery and data mining process models,” SN Comput. Sci. , vol. 1, no. 109, pp. 2– 19, 2020, doi: 10.1007/s42979-020-0117-6.