Hal 461−470 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Klasterisasi Data Penerima Bantuan Langsung Tunai Menggunakan Algoritma K-Means
Nurahman * , Jetri Susanto
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Darwan Ali, Sampit, Indonesia Email: 1,* nurrahman.ikhtiar@gmail.com, 2 jetrisusanto@gmail.com Email Penulis Korespondensi: nurrahman.ikhtiar@gmail.com Submitted 11-02-2023 ; Accepted 01-04-2023 ; Published 30-04-2023

## Abstrak
Bertambahnya penduduk dan penyebaran penduduk yang tidak merata bahkan dengan kondisi tingkat kemiskinan yang beragam perlu menjadi pusat perhatian dan penanganan yang tepat. Pada Desa Pelangsian terdapat 202 penduduk yang menerima BLTD tahun 2021. Adanya kuota penerima bantuan dan jumlah kondisi pihak penerima yang tidak sesuai sering kali menjadi hambatan dalam penentuan penerima  bantuan.  Sehingga  dari data  yang diperoleh dalam  penelitian  ini perlu  dilakukannya  klasterisasi.  Hasil  klasterisasi  dapat digunakan  untuk  mengetahui  bahwa  penduduk  yang  menerima  BLTD  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan.  sehingga Selanjutnya dapat membantu  pemerintah dalam melihat kategori masyarakat yang benar-benar berhak untuk mendapatkan bantuan tersebut.  Klaterisasi  data  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  pada  data  mining.  Algoritma  yang  digunakan  dalam klasterisasi data penduduk desa pelangsian pada penelitian ini adalah algoritma  K-Means. Metodologi penelitian  dilakukan dengan beberapa tahapan, seperti pemilihan masalah, pengumpulan data, preprocessing data, pemilihan algoritma data mining, evaluasi hasil, dan interpretasi hasil. Klasterisasi dilakukan dengan membentuk 2 klaster data. Sebelum data diklaster maka 202 record perlu dilakukan preprocessing data sehingga ditemukan bahwa terdapat 196 record data valid yang dapat diproses sesuai dengan kebutuhan penelitan. Hasil pengolahan data dilakukan dengan mengcluster data menjadi 2 kelompok. Klasterisasi menggunakan algoritma K-Means dengan menentukan nilai K=2 sehingga diperoleh bahwa cluster0 berjumlah 115 penduduk dan cluster1 berjumlah 81 penduduk. Pengujian performa Algoritma menunjukkan bahwa Algoritma K-Means memperoleh nilai Devies-Bouldin -0.794. Dengan nilai Davies-Bouldin- 0.794, dapat dikatakan bahwa performa algoritma clustering tersebut cukup baik.
Kata Kunci: Klasterisasi; K-Means; Davies Bouldin; Bantuan Sosial; BLTD

## Abstract
Increasing population and unequal distribution of population even with conditions of varying poverty levels need to be the center of attention and proper handling. In Pelangsian Village, there were 202 residents who received BLTD in 2021. The existence of a  quota of beneficiaries and the number of recipients' conditions that were not suitable often became an obstacle in determining beneficiaries. So that from the data obtained in this study it is necessary to do clustering. Clustering results can be used to find out if the population receiving BLTD meets predetermined criteria. so that it can further assist the government in seeing the categories of people who are really  entitled to get  this  assistance.  Data  clustering  can  be  done using  algorithms  in  data  mining.  The  algorithm  used in  the  data clustering of Pelangsian villagers in this study is the K-Means algorithm. The research methodology was carried out in several stages, such  as  problem  selection,  data  collection,  data  preprocessing,  data  mining  algorithm  selection,  results  evaluation,  and  results interpretation. Clustering is done by forming 2 data clusters. Before the data is clustered, 202 records need to be preprocessed so that it is found that there are 196 valid data records that can be processed according to research needs. The results of data processing are done by clustering the data into 2 groups. Clustering uses the K-Means algorithm by determining the value of K = 2 so that it is obtained that cluster0 has 115 residents and cluster1 has 81 residents. Algorithm performance testing shows that the K-Means Algorithm obtains a Devies-Bouldin value of -0.794. With a Davies-Bouldin-0.794 value, it can be said that the performance of the clustering algorithm is quite good.
Keywords: Clusterization; K-Means; Davies Bouldin; Social Assistance; BLTD

## 1. PENDAHULUAN
Wabah menular disebabkan oleh Virus SARS-CoV-2 yang menyerang dunia Sejak tahun 2019 hingga 2021 salah satunya adalah  Virus COVID-19 [1],[2],[3].  Virus  ini  memberikan  dampak  terhadap  masyarakat,  perusahaan,  dan Pemerintahan[4].  Dampak  yang  sangat  terasa  bagi  masyarakat  adalah  dampak  ekonomi-sosial  [5],  khususnya  bagi masyarakat  kurang  mampu  dan  memiliki  usia  yang  rentan.  Dampak  yang  ditimbulkan  diperusahaan  yaitu  banyak perusahaan yang menutup usahanya karena kebangkrutan[6]. Kemudian berdampak pula kepada karyawan perusahaan karena banyaknya pengurangaan karyawan disetiap perusahaan[7].
Penderita  Covid-19  biasanya  menggap  remeh  gejala-gejala  yang  di  timbulkan  oleh  virus  tersebut. Gejala  yang sering dialami seperti gangguan batuk kering, kesulitan bernafas, dan demam tinggi[8]. Virus ini dapat di cegah atau di kurangi  populasi  penyebarannya  dengan  mengurangi  berkumpul  dan  beraktivitas  di  tempat  umum.  Kemudian  juga masyarakat harus tetap berada dirumah, memakai masker saat berpergian, selalu rajin mencuci tangan dengan sabun dan air yang mengalir. Tetapi  hal  tersebut  sering  kali dianggap remeh oleh masyarakat  sehingga penularan Covid-19 sulit dicegah. Pemerintah akhirnya mengeluarkan berbagai kebijakan yang dapat membantu semua kalangan masyarakat baik yang di kota maupun yang di desa.
Desa pelangsian merupakan desa yang berada di provinsi Kalimantan tengah, terdapat di kabupaten kotawaringin timur. Desa ini bertepatan di kecamatan mentawa baru ketapang dengan luas desa 12,061 km2. Desa Pelangsian memiliki jumlah penduduk sebanyak 3.191 jiwa. Di tahun 2003 desa pelangsian mengalami pemekaran menjadi 3 desa yaitu, Desa Eka  Bahurui,  Desa,  Desa  Ganefo,  dan  Desa  Bapeang.  Ditahun  2011  Desa  Pelangsian  kembali  melakukan  pemekaran
Hal 461−470 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
menjadi  Desa  Telaga  Baru  dan  Desa  Bangkuaang  Makmur.  Sehingga  saat  ini  ditahun  2022  jumlah  penduduk  yang terdaftar pada desa pelangsian adalah 3.345 jiwa.
Jumlah Penduduk yang semakin banyak dapat membawa beberapa tantangan bagi pemerintah [9] ditambah dengan permasalahan kemiskinan semakin beragam pula. Pemerintah harus dapat menangani dengan baik. Kebijakan pemerintah dalam menangani kemiskinan seperti penerima bantuan langsung tunai Covid-19 Desa Pelangsian Kecamatan Mentawa Baru Ketapang mengalami  berbagai  permasalahan.  Permasalahan yang ditimbulkan mulai dari jumlah kuota penerima bantuan dan kondisi lapangann untuk menerima bantuan tidak seimbang. Kemudian kesulitan dalam menentukan siapa yang sebenarnya membutuhkan bantuan dengan tepat. Bahkan penyaluran bantuan yang tidak tepat seringkali berakibat terjadinya kecemburuan sosial. Terjadinya beberapa kesulitian tersebut maka diperlukan penelitian secara mendalam dan sistematis.  Penelitian ini menggunakan sampel data  202 penduduk desa Pelangsian yang menerima  BLTD pada tahun 2021,  dari  data  tersebut  dilakukan  nya  klasterisasi  untuk  mengetahui  bahwa  penduduk  yang  menerima  BLTD  sesuai dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan,  sehingga  selanjutnya  dapat  membantu  pemerintah  dalam  melihat  kategori masyarakat  yang  benar-benar  berhak  untuk  mendapatkan  bantuan  tersebut.  Pengklasteran  data  ini  bertujuan  untuk membantu kebijakan pemerintah menglompok penduduk yang berhak mendapatkan bantuan langsung desa atau sebagai rekomendasi penerima bantuan[10]. Penglompokan ini berdasarkana dari penduduk yang masuk dalam kategori miskin maupun tidak miskin, mengklaster penerima bantuan langsung tunai desa membutuhkan data yang lengkap dan akurat [11] tentang kondisi sosial ekonomi, dan infrastruktur untuk mengetahui tingkat kelompok penduduk yang masuk dalam kategori  miskin  maupun  tidak  miskin.  Mengatasi  permasalahan  dalam  kerumitan  menentukan  penduduk  miskin  yang menjadi  prioritas  penerima  bantuan  proses  clustering  dalam  data  mining  sangat  tepat  digunakan[12].  Algoritma  yang digunakan dalam klasterisasi data penduduk desa pelangsian pada penelitian ini adalah algoritma K-Means.
Data mining ialah suatu kegiatan penggabungan data atau pengolahan data dengan tujuan untuk menghasilakan suatu informasi yang terdapat pada sebuah data [3]. Suatu data yang dikumpulkan dan di ekstrak [13] dapat dilakukan dengan  menggunakan  metode  dari  perangakat  lunak  dengan  menggunakan  bantuan  perhitungan  matematika, statistika[14]  bahkan  bisa  dilakukan  dengan  bantuan  teknologi Artifical  Intelligence [15].  Penerapan  perhitungan matematika  dengan  mencari  titik  centroid  terdekat  adalah  algoritma  K-Means  [16].  Algoritma  K-Means  memliki keunggulan seperti mudah di implementasikan, mudah beradaptasi, dan mampu memproses data dengan cepat [17]. Pada Penelitain  data  mining  terdapat  tahapan  pengolahan  data  yang  salah  satunya  sering  dikenal  dengan  nama  KDD ( Knowledge  Discovery  in  Database )  [18].  KDD  memiliki  beberapa  tahapan  seperti  Seleksi  data, preprocessing , transformasi, data mining, evaluasi dan temuan pengetahuan [19].
Algoritma yang digunakan dalam klasterisasi data penduduk desa pelangsian pada penelitian ini adalah algoritma K-Means. K-means merupakan sebuah metode clustering dengan jenis unsupervised learning [20]. Penelitian ini memiliki kesenjangan  terhadap  penelitian  terdahulu  seperti  karakteristik  data  yang  diteliti  berbeda,  penerapan  metodologi penelitian yang berbeda dan pada penelitian ini juga selain melakukan klasterisasi juga mencari nilai DBI. Pengklasteran yang dilakukan bertujuan untuk dapat membedakan  data yang memiliki karakter yang sama dan data memiliki karakter berbeda  dan  dapat  di  kelompokan  di  masing-masing  karakteristiknya.  Sehingga  hasil  penelitian  ini  nantinya  dapat diketahui bahwa data prioritas penduduk yang masuk dalam kategori penerima bantuan langsung tunai

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  adalah  sebuah  rangkaian  kerja  yang  berisi  sebuah  tahapan–tahapan  yang  dipergunakan  dalam sebuah penelitian. Penelitian data mining sangat penting untuk mengikuti metodologi penelitian yang baik dan sistematis. Ini memastikan bahwa penelitian memiliki validitas dan reliabilitas yang tinggi, dan membantu menghindari kesalahan dan  distorsi  dalam  hasil  penelitian.  Metodologi  penelitian  data  mining  biasanya  meliputi  beberapa  tahapan,  seperti pemilihan  masalah,  pengumpulan  data, preprocessing data,  pemilihan  algoritma data  mining ,  evaluasi  hasil,  dan interpretasi hasil. Dalam setiap tahapan, penting untuk mengikuti prosedur yang benar dan mengacu pada sumber yang terpercaya. Selain itu juga, penting untuk memastikan bahwa hasil penelitian data mining diterjemahkan dengan benar dan dimengerti oleh pihak sasaran yang tepat, seperti pemerintah, bisnis, atau masyarakat. Ini memastikan bahwa hasil penelitian dapat digunakan untuk memecahkan masalah dan membuat keputusan yang tepat. Sehingga tahapan penelitian yang akan dilakuan seperti mengidentifikasi  maslah, menganalisis masalah, mengumpulkan data, dan akan diterapkan menggunakan  metedologi Knowlede  Discovery  in  Database (KDD).  klasterisasi  dapat  menggunakan  metodologi Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  sebagai  salah  satu  bagian  dari  proses  analisis  data.  KDD  adalah  proses menemukan pola dan hubungan baru dalam data yang berguna dan memiliki makna untuk memecahkan masalah. Dalam klasterisasi, KDD dapat digunakan untuk menemukan pola dan kelompok dalam data yang berhubungan dengan tingkat kemiskinan,  seperti  tingkat  pendapatan,  tingkat  pendidikan,  dan  kondisi  pemukiman.  Ini  dapat  membantu mengidentifikasi  kelompok  miskin  dan  memprioritaskan  bantuan  ke  kelompok  yang  membutuhkan  bantuan  paling banyak.Penelitian ini akan dilakukan menggunakan tahapan – tahapan seperti gambar 1 berikut .
Hal 461−470 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 1. Alur Penelitian
Gambar 1 menunjukkan tahapan yang dilakukan dalam penelitian untuk dapat menyelesaikan permasalahan yang ditemui  pada  objek  penelitian.  Adapun  penjelasan  mengenai  tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  dapat  diurakan sebagai berikut:
a. Studi  Literatur  pada  penelitian  merupakan  tahapan  sangat  penting  dalam  penelitian  data  mining.  Studi  literatur membantu  peneliti  untuk  memahami  dan  meninjau  hasil-hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  dalam bidang  yang  sama  atau  terkait.  Ini  memungkinkan  peneliti  untuk  memahami  dan  mengidentifikasi  celah  atau kesenjangan dalam penelitian sebelumnya dan memastikan bahwa penelitian yang dilakukan merupakan penambahan yang berguna bagi bidang tersebut. Studi literatur juga membantu peneliti untuk memahami konsep dan teori yang berlaku  dalam  bidang  yang  diteliti,  memperkuat  hipotesis  dan  metodologi  penelitian,  dan  memastikan  bahwa penelitian yang dilakukan sesuai dengan standar dan praktik terbaik. Studi literatur merupakan bagian penting dari proses  penelitian  dan  harus  dilakukan  dengan  benar  dan  cermat  untuk  memastikan  hasil  yang  berkualitas  dan bermanfaat.
b. Identifikasi  masalah  ialah  sebuah  langkah  awal  yang  diambil  oleh  peneliti  saat  riset.  Peneliti  medapatkan  suatu masalah  pada  saat  identifikasi,  yang  dapat  diselesaikan  oleh  peneliti  dalam  kata  lain  identifikasi  masalah menggambarkan topik yang akan diselesaikan oleh peneliti.
c. Topik Penelitian Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui sebarapa berhak nya penerima BLT desa pelangsian tahun 2019  yang  terdampak  virus  covid-19  dengan  dilihat  dari  bebrapa  dataset  yang  telah  dikumpulkan  seprti  rata-rata penghasian perbulan, jumlah anggota keluarga laki-laki dan perempuan yang tinggal dirumah , dan dilihat dari atap rumah dan dinding tempat tinggal penerima BLT desa tersebut. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi  tentang  efektivitas  BLT  desa  dalam  mengurangi  dampak  ekonomi  Covid-19  di  desa  dan  memberikan masukan untuk perbaikan program BLT desa dalam situasi pandemi di masa yang akan datang
d. Setelah  melakukan  identifikasi  masalah  yang  dilakukan  seorang  peneliti  yaitu  perumusan  masalah,dalam  kata  lain perumusan masalah ialah sebuah arah tujuan dari penelitian agar dapat focus terhadap pembahasan penelitian.
e. Peroses  pengumpulan  data  di  peroleh  dari  pihak  atau  petugas  kelurahan  pelangsian  setelah  pendataan  petugas kelurahan yang berhak mendapatkan bantuan langsung tunai (BLT)
f. Penerapan Knowld  Disccovery  in  Database (KDD)  adalah  sebagai  peroses  dalam  melakukan  metode  data  mining untuk  mengumpulkan  data  –  data  yang  penting,  pada  proses  ini  terdapat  lima  langkah  penting  yaitu,  Selection, Preprocessing, Transformation, Data Mining, dan Interpretation Evaluation . g. Analisis hasil terhadap pengolahan data dapat dilakukan dengan cara memahami hasil pengolahan data
h. Laporan akhir ialah membuat suatu karya ilmiah berdasarkan dari pengolahan data, dan analisis hasil.

## 2.1 Knowledge Discovery in Database (KDD)
Proses Knowledge Discovery in Database (KDD) dari sebuah penelitian ini bertujuan untuk pengetahuan pengambilan keputusan.  Didalam  sebuah  penelitan  menjelaskan  ada  beberapa  tahapan  –  tahapan  dalam Knowledge  Discovery  in Database (KDD)  diantaran  adalah,  Selection, Preprocessing ,  Transformation, Data  Mining ,  dan  Interpretation Evaluation[21]. Tahapan KDD dapat dilihat pada gambar 2.
Hal 461−470 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 2 menunjukkan tahapan-tahapan yang diterapkan pada KDD. Tahapan ini dilakukan setelah melakukan pengumpulan data  kemudian untuk memastikan  data yang akan diolah dan dianalisis telah valid maka terlebih dahulu dilakukan selection, preprocessing, dan transformasi. Hal tersebut juga merupakan bagian dari tahapan KDD. Penjelasn mengenai gambar 2 dapat diuraikan sebagai berikut: a. Selection
Pada tahapan sebelum pengolahan data harus dilakukan selection data. Data didapat melalui petugas desa, data yang diterima  oleh  petugas  desa  didapat  dari  pendataan  ketua  RT,  yang  mendata  warga  nya  yang  berhak  mendapatkan bantuan BLTD. Data – data tersebut diseleksi dengan kebutuhan Knowledge Discovery in Database (KDD). Sehingga nantinya  tidak  semua  atribut  yang  diperoleh  dalam  pengumpulan  data  digunakan  semua.  Pada  tahapan  ini  akan memilih atribut yang dianggap perlu untuk kebutuhan pengolahan dan analisis data saja[22].
b. Preprocessing
Pada tahapan preprocessing akan di fokuskan pada data yang mau di proses. Penelitian ini akan dilakukan beberapa proses seperti reduction, intergration, cleaning . c. Transformasi
Transformasi data merupakan peroses penting dalam proses data mining, karena data yang diolah kedalam data mining biasanya memiliki berbagai jenis dan bentuk yang berbeda – beda. Transformasi data merupakan peroses mengubah data dari bentuk aslinya kedalam bentuk yang lebih sesuai dengan kebutuhan dan tujuan penelitian. Dalam penelitian yang menggunakan algoritma K-Means Clustring , teransformasi data biasanya dilakukan untuk mengubah data yang tidak sesuai dengan tipe data yang dapat diolah oleh algoritma tersebut. Sebagai contoh, jika data yang akan diolah merupakan  data  katagorikal  ( non-numerik ),  maka  transformasidata  harus  dilakukan  untuk  mengubah  data  tersebut menjadi data numerik atau integer . d. Data mining Data  mining merupakan  peroses  yang  digunakan  untuk  menemukan  pola-pola  dan  hubungan-hubungan  yang tersembunyi  didalam  data  yang  besar  dan  kompleks.proses  data  mining  biasanya  dilakukan  melalui  tahap-tahap tertentu, yang disebut dengan peroses mining. Peroses mining biasanya terdidi dari beberapa tahap yaitu, seleksi data, transformasi data, pemilihan algoritma, penerapan algoritma, evaluasi hasil.
e. Intrpertional evaluation
Tahapan  interpertasi  merupakan  peroses  atau  evaluasi  merupakan  tahap  akhir  dari  proses  data  mining.  Tahap  ini dilakukan setelah data telah diolah dengan menggunakan algoritma yang telah dipilih, dan tujuannya adalah untuk mengevaluasi hasil yang diperoleh dari peroses mining tersebut.

## 2.2 Data Mining
Data mining adalah suatu proses yang digunakan untuk mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data yang besar dan kompleks[22],[23]. Proses ini menggunakan teknik statistik, matematika, dan pembelajaran mesin untuk mengekstraksi informasi  yang  berguna  dari  data. Data  mining dapat  digunakan  dalam  berbagai  bidang,  seperti  bisnis,  pemerintahan, kesehatan,  dan  ilmu  pengetahuan.  Data  mining  dapat  membantu  dalam  mengklaster  penduduk  miskin  dengan menganalisis data demografis, ekonomi, dan sosial. Data mining menggunakan teknik statistik dan analisis data untuk menemukan  pola  dan  hubungan  antar  variabel  dalam  data.  Ini  dapat  membantu  mengidentifikasi  kelompok  penduduk yang  memiliki  tingkat  kemiskinan  tinggi  dan  membutuhkan  dukungan  lebih.  Dengan  memanfaatkan  data  mining, pemerintah  dapat  mengumpulkan  informasi  tentang  karakteristik  demografis,  ekonomi,  dan  sosial  penduduk  miskin, seperti tingkat pendidikan, tingkat pendapatan, dan kondisi pemukiman. Ini dapat membantu memprioritaskan bantuan dan layanan yang dibutuhkan oleh kelompok yang berbeda.

## 2.3 Clusterisasi
Clustering adalah proses pembagian satu set objek data ke dalam kelompok-kelompok yang disebut cluster [24]. Objek yang terdapat dalam suatu cluster memiliki karakteristik yang serupa antara satu dengan yang lain, dan berbeda dengan objek  yang  terdapat  dalam cluster lainnya.  Proses  clustering  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  yang  telah ditentukan, sehingga tidak dilakukan secara manual. Clustering sangat berguna dalam menemukan kelompok atau group dalam  data  yang  tidak  dikenal  sebelumnya.  Dengan  memanfaatkan  klasterisasi,  pemerintah  dapat  memprioritaskan bantuan  ke  kelompok  yang  membutuhkan  bantuan  paling  banyak,  seperti  kelompok  miskin  yang  tinggal  di  wilayah terpencil  atau  yang  memiliki  tingkat  pendidikan  rendah.  Ini  dapat  memastikan  bahwa  bantuan  yang  disalurkan  dapat membantu masyarakat yang paling membutuhkan dan memaksimalkan dampak positif dari bantuan. Namun, perlu diingat bahwa klasterisasi dengan data mining tidak selalu memberikan hasil yang akurat dan dapat terpengaruh oleh keterbatasan data yang tersedia. Oleh karena itu, penting untuk memastikan bahwa data yang digunakan dalam analisis data mining adalah data yang akurat dan representatif dari keadaan sebenarnya, dan bahwa hasil analisis dikonfirmasi dengan metode lain.

## 2.4 K-Means
Algoritma K-means merupakan algoritma yang tepat digunkan dalam penelitian yang menggunakan dataset yang tidak memiliki  label.  Algoritma  K-Means  merupakan  algoritma  kelasterisasi  yang  digunakan  untuk  menglompokan  objek pengamatan kedalam kelompok ( cluster ) yang memiliki mean terdekat. Pada algoritma K-Means , peroses penglompokan
Hal 461−470 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
objek pengamatan dilakukan dengan mencari pusat dari kelompok  dalam data dengan menggunakan Algoritma K-Means dengan penerapan persamaan (1).
𝑑(∝, 𝑦) =   √∑(∝ 𝑖 −  𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1

## (1)
Persamaan 1 merupakan persamaan secara umum yang digunakan dalam penyelesain untuk melakukan klasterisasi data.  Peroses  klasterisasi  dimulai  dengan  mengedintifikasi  data  yang  akan  di  kelaster.  Setelah  data  teredintifikasi, selanjutnya dapat menerapkan persamaan untuk menghitung jarak antara data x ke data y. setelah jarak antara data x dan y dihitung. Selanjutnya dapat dicari nilai titik centroid dari kluster K. tititk centroid merupakan titik yang mewakili cluster tersebut,  dan  biasanya  dihitung  dengan  mencari  rata-rata  dari  setiap  fitur  pada  data  yang  terkandung  dalam  kluster tersebut. Adapun tahapan yang akan dilakukan pada penerpan algoritma K-Means dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Tahapan Algoritma K-Means
Gambar 3 menunjukkan tahapan-tahapan yang akan dilakukan dalam mengimplementasikan Algoritma K-Means . Adapaun penjelasan mengenai tahapan yang ada pada gambar 3 adalah sebagai berikut: a. Mulai, Pertama harus memulai proses klasterisasi dengan menyiapkan dataset yang akan diolah
b. Menyiapkan dataset,  Dataset yang  akan  digunakan  yaitu  data  penerima  CPVID-19  BLTD  Desa  Pelangsian Kecamatan Mentawa Baru Ketapang Kabupaten Kotawaringin Timur.
c. Tentukan jumlah klister: Selanjutnya, harus menentukan jumlah klister yang akan di bentuk. Nilai K adalah nilai yang akan di bentuk.
d. Pemilihan  titik centroid ,  setelah  menentukan  jumlah  klaster,  selanjutnya  harus  memilih  titik  centroid  secara  acak. Titik centroid ini akan digunakan sebagai pusat perhitungan dalam setia klister.
e. Penglompokan data, Selanjutnya data akan di kelompokan ke dalam K buah cluster dengan titik centroid yang telah ditentukan
f. Hasil penglompokan, setelah data dikelompokan maka akan didapat hasil penglompokan data berdasarkan iterasi yang dilakukan
g. Perbaruan titik centroid , selanjutnya akan dilakukan perbaruan nilai titik centroid untuk mengetahui adanya perubahan titik centroid atau tidak. Jika tidak terdapat perubahan, maka peroses perhitungan akan di hentikan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  data  BLTD  desa  pelangsian  terdapt  203  jumlah  penerima  bantuan  yang  terdaftar  di  kantor  desa  pelangsian kecamatan  mentawa  baru  ketapang. Pada  data  tersebut  dilakukannya  kelasterisasi  untuk  mengetahui  masyarakat  yang yang  menerima  bantuan  tersebut  sesuai  dengan  kategori  yang  telah  ditentukan  pemerintah,  sehingga  dapat  membantu untuk penyaluran bantuan desa selanjutnya kepada masyarakat yang benar-benar membutuhkan. Dalam penelitian inin akan  dilakukan  alur/tahapan  metedologi  penelitian  seperti  studi  literatur,  mengedintifikasi  masalah,  topik  penelitian, perumusan masalah,  data diberikan oleh pemerintahan  kecamatan dan melakukan validasi  data di  RT, dan melakukan penerapan Knowld Discovery in database (KDD). Untuk hasil dan pembahasannya ada tahapan-tahapan seperti dataset adalah kumpulan data yang diambil dari sumber tertentu. Dataset dapat berupa data numerik, kategorikal, atau teks, dan dapat diperoleh dari berbagai sumber data kecamatan dengan divalidasi kepihak RT pada desa pelangsian. Seleksi data adalah proses memilih subset dari dataset yang akan digunakan dalam analisis lebih lanjut. Preprocessing adalah proses membersihkan dan mempersiapkan data untuk analisis lebih lanjut. Data mining adalah proses mengeksplorasi data untuk mengidentifikasi pola, hubungan, atau tren yang tersembunyi di dalam data.

## 3.1 Dataset
Penelitian ini dilakukan untuk mengklasterisasi masyarakat di desa pelangsian. Klasterisasi dilakukan dengan membentuk 2 kelompok. Dataset yang digunakan di penelitian ini adalah penerima BLTD Covid-19 di desa Pelangsian. Dataset ini
Hal 461−470 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
dilengkapi dengan berbagai atribut seperti nama, jenis kelamin, tanggal lahir, umur, almat lengkap, RT, RW, pekerjaan, Penghasilan rata-rata jumlah anggota laki-laki, jumlah anggota perempuan, atap rumah, dan dinding rumah .
Tabel 1 . Atribut Dataset Atribute Type Data Nama Polynominal Jenis Kelamin Binominal Tanggal Lahir Date Umur Integer Alamat Lengkap Polynominal Rt Integer Rw Integer Pekerjaan Polynominal Penghasilan Rata-Rata Polynominal Jumlah Anggota Laki-Laki Integer Jumlah Anggota Perempuan Integer Atap Rumah Polynominal Dinding Rumah Polynominal
Pada tabel tabel 1 ada beberapa type data yang digunakan yaitu Polynominal, Binominal, Date, dan Integer , Pada tabel  tersebut  yang  menggunakan type  data  Polynominal ada  6 attribute seperti  nama,  alamat  lengkap,  Pekerjaan, penghasilan rata-rata, atap rumah, dan dinding rumah. Pada atributr jenis kelamin laki-laki menggunakan Binominal , pada attribute tanggal lahir menggunakan type data date , dan yang memakai type data integer ada 5 atribut yaitu umur, rt, rw, jumlah anggota laki-laki dan perempuan.

## 3.2 Selections
Selection adalah suatu tahap pemilihan data yang akan diperoses untuk dilakukan penelitinan. Proses ini dilakukan untuk memilih fitur-fitur atau atribut-atribut penting dari data yang akan digunakan dalam proses data mining. Fitur yang dipilih memiliki informasi yang berkaitan dengan tujuan penelitian dan memiliki hubungan yang kuat dengan tujuan penelitian. Atribut dari data BLT desa Pelangsian tidak semua dilakukan pemrosesan, maka akan dilakukannya peroses selection atribut.  Pada  pemrosesan  ini  akan  menggunakan  aplikasi  rapid  minner  dengan    memakai  operator Select  Attirubutes . Seperti gambar sebagai berikut :
Gambar 4 . Desain Select Attribut
Pada gambar 4 ini menunjukan pemrosesan seleksi atribut yang akan dipakai untuk pengolahan data. Atribut yang digunakan  dalam  pemrosesan  data  terdapat  12  atribut  yaitu  :  Nama,  Jenis  Kelamin,  Tanggal  Lahir,  Umur,  Alamat Lengkap,Rt,Rw,Pekerjaan,Penghasilan  Rata-Rata,  Jumlah  Anggota  Laki-Laki,  Jumlah  Anggota  Perempuan,  Atap Rumah,  dan  Dinding  Rumah.  Atribut  tanggal  lahir  tidak  digunakan  dalam  proses  pengolahan  data  dikarenakan  pada penelitian ini dianggap bahwa atribut umur lebih tepat dan sudah mewakili dari proses klasterisasi data. Beberapa atribut yang telah dipilih dianggap telah memberikan beberapa informasi penting. Informasi penting yang dapat diperoleh dari atribut tersebut  seperti  Jenis Kelamin, Umur, dan Penghasilan Rata-Rata memiliki informasi  demografis dan ekonomi yang  bisa  membantu  dalam  menentukan  kelompok  penerima  bantuan.  Atribut  Alamat  Lengkap,  Rt,  dan  Rw  bisa memberikan  informasi  lokasi  geografis  penerima  bantuan,  sementara  Atap  Rumah  dan  Dinding  Rumah  memberikan informasi  tentang  kondisi  rumah  penerima  bantuan.  Dengan  informasi  ini,  klustrisasi  data  penerima  bantuan  dapat dilakukan dengan membandingkan dan mengelompokkan penerima bantuan berdasarkan informasi yang diberikan oleh atribut  tersebut.  Hal  ini  membantu  dalam  memahami  karakteristik  dan  kebutuhan  penerima  bantuan,  sehingga  bisa diterapkan program bantuan yang sesuai dan efektif.

## 3.3 Preprocessing
Hal 461−470 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Preprocessing data  penduduk  adalah  tahap  penting  dalam  analisis  data  demografis.  Tujuan  dari preprocessing data penduduk adalah untuk mempersiapkan data sehingga siap digunakan untuk analisis lebih lanjut. Operator preprocessing yang digunakan pada penelitian ini untuk menyaring data yang tidak relevan atau tidak sesuai dengan kebutuhan adalah Filter Examples . Pada RapidMiner Preprocessing gambar 5 dibawah ini  digunakan untuk Menghapus data yang tidak konsisten dan data yang rusak menjadi data yang dapat digunakna nantinya dalam pemrosesan data. Dengan menyaring data yang tidak relevan atau tidak sesuai dengan kebutuhan, kualitas data akan meningkat dan akurasi proses data mining akan  lebih  baik.  Operator  Filter  Examples  adalah  salah  satu  operator preprocessing yang  penting  dalam  proses preprocessing data.

## Gambar 5. Preprocessing
Pada Gambar 5 Preprocessing data menggunakan operator filter examples . Operator filter examples salah satu metode  yang  digunakan  dalam  preprocessing  data  di  RapidMiner.  Operator  filter  examples  memungkinkan  pengguna untuk memfilter contoh data berdasarkan kondisi tertentu, seperti menghapus contoh data yang hilang, tidak valid, atau memenuhi kriteria tertentu. Dengan menggunakan operator filter examples , pengguna dapat mengatasi masalah data yang tidak bisa diproses dan memastikan bahwa data yang digunakan untuk analisis adalah data yang akurat dan representatif. Operator  filter  examples  juga  memungkinkan  pengguna  untuk  membuat  filter  berdasarkan  kondisi  tertentu,  seperti memfilter contoh data berdasarkan rentang nilai tertentu atau memfilter contoh data berdasarkan kategori tertentu. Dalam penggunaan operator filter examples, penting untuk memastikan bahwa kondisi filter yang diterapkan benar dan sesuai dengan  tujuan  analisis.  Ini  memastikan  bahwa  data  yang  digunakan  untuk  analisis  adalah  data  yang  akurat  dan representatif, dan memastikan bahwa hasil analisis data tidak distorsi oleh data yang tidak bisa diproses. Pemrosesan ini dilakukan  untuk  penghapusan  record  yang  tidak  memiliki  atribut  yang  lengkap.  Dataset  sebelum  dilakukannya pemrosesan  ada  203  data  setelah  dilakukan  tahapan    pemrosesan preprocessing selesai  data  yang  akan  digunakan berjumlah 196 record.
Gambar 6. Transformasi Data (Nominal ke Numerical)
Operator  Nominal  to  Numerical  pada  RapidMiner  dapat  digunakan  untuk  transformasi  data.  Operator  ini digunakan  untuk  mengkonversi  data  kategori  (nominal)  menjadi  representasi  numerik.  Dalam  data  mining,  algoritma seringkali  membutuhkan data numerik sebagai  masukan. Oleh karena itu, transformasi  data kategori  menjadi  numerik merupakan  tahap  penting  dalam  preprocessing  data.  Operator Nominal  to  Numerical memungkinkan  pengguna  untuk mengkonversi  data  kategori  menjadi  representasi  numerik  dengan  memasukkan  label  numerik  untuk  setiap  kategori. Misalkan,  jika  data  kategori  memiliki  fitur  jenis  kelamin  dengan  kategori  "pria"  dan  "wanita",  operator Nominal  to Numerical dapat mengkonversi data kategori tersebut menjadi representasi numerik dengan memasukkan label 0 untuk "pria" dan label 1 untuk "wanita". Operator Nominal to Numerical dapat membantu dalam transformasi data yang efisien dan memastikan bahwa data yang digunakan dalam analisis adalah data yang siap digunakan. Penting untuk memastikan bahwa  transformasi  data  dilakukan  dengan  benar dan  sesuai  dengan  tujuan  analisis,  sehingga  hasil analisis  data  tidak distorsi  oleh  data  yang  tidak  bisa  diproses.  Pada  gambar  6  Transformasi  data  menggunakan  operator Nominal  to Numerical .  Pemrosesan  ini  dilakukan  untuk  mengubah  bilangan  nominal  di  sebuah  data  penelitian  dengan  di  ubah
Hal 461−470 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
kebilangan numerik, pada data penelitian ini bilangan yang belum di ubah ke bilangan numerik adalah atribut Nama, Jenis Kelamin, Umur, Alamat, Pekerjaan, Penghasilan rata-rata, Atap rumah, dan dinding rumah. Maka data tersebut akan di ubah kebilangan numerik menggunakan operator Nominal to Numerical .

## 3.4 Data Mining
Dataset yang telah dilakukan tahapan preprocessing maka data siap untuk dilakukan tahapan selanjutnya yaitu procces mining . Jumlah data yang valid pada data ini sebanyak 196 record. Pada tabel 2 dibawah ini menampilkan dataset siap untuk  dilakukan  mining  proses.  Pada  gambar  6  data  telah  menjadi  valid  maka  selanjutnya  dapat  dilakukan  dengan mengolah data dengan memasuki tahapan cluster data. Cluster data dilakukan dengan menggunakan algoritma K-Means pada  tools  rapid  minner.  Clustering  merupakan  salah  satu  teknik  analisis  data  yang  digunakan  untuk  membagi  data menjadi  beberapa  kelompok  ( cluster )  berdasarkan  kesamaan  antar  elemen  data.  Nilai  K  adalah  jumlah  cluster  yang diinginkan dalam proses clustering. Ini berarti bahwa setiap contoh data akan diklasifikasikan ke salah satu dari K cluster . Jika K ditentukan sebagai 2, maka data akan dibagi menjadi 2 cluster .
Penentuan  nilai  K  merupakan  hal  penting  dalam  proses  clustering,  karena  mempengaruhi  hasil  akhir  dari clustering. Nilai K yang terlalu kecil dapat mengakibatkan data tidak terbagi dengan baik, sementara nilai K yang terlalu besar  dapat  mengakibatkan  cluster  yang  terlalu  spesifik  dan  tidak  memiliki signifikansi . RapidMiner menyediakan beberapa  metode  untuk  membantu  dalam  penentuan  nilai  K,  seperti  metode elbow,  metode  Silhouette ,  atau  metode Davies-Bouldin . Pengguna dapat memilih metode yang sesuai dengan tujuan analisis dan memastikan bahwa nilai K yang ditentukan  memenuhi  kriteria  yang  dibutuhkan.  Data  yang  digunakan  disini  dikelompokan  menjadi  2  cluster  dengan menetapkan  nilai  K=2.  Penglompokan  dari  2 cluster ini  dapat  menghasilkan  model  cluster  seperti  gambar  7  sebagai berikut.

## Gambar 7. Cluster Model Penglompokan BLT Desa Pelangsian
Gambar  7  menampilkan  kelompok  dari  setiap Cluster .  Hasil  cluster  menunjukkan  bahwa  ada  115  data  yang tergabung dalam Cluster_0 dan 81 data yang tergabung dalam Cluster_1 . Ini berarti bahwa pada hasil clustering tersebut, data dibagi menjadi dua kelompok yang terdiri dari 115 dan 81 data. Setelah mendapatkan nilai Cluster selanjutnya akan menentukan titik centroid . Titik centroid selanjutnya akan dipilih secara acak di setiap kelompok Cluster . Titik centroid akan ditampilkan pada tabel 2.
Tabel 2. Titik Centroid No Antribute Cluster0 Cluster1 1 JENIS KELAMIN = L 0.852174  0.641975 2 JENIS KELAMIN = P 0.147826  0.358025 3 ALAMAT LENGKAP = Jl. Niaga 0.034783  0.012346 4 ALAMAT LENGKAP = Jl. Ir. H. Juanda 0.034783  0.049383 5 ALAMAT LENGKAP = Gg Binjai 0.026087  0.024691 6 ALAMAT LENGKAP = Desa Pelangsian Hulu 0.008696  0.049383 7 ALAMAT LENGKAP = Gg. Damai 0.008696  0.012346 8 ALAMAT LENGKAP = Jl. Pelangsian 1 0.113043  0.160494 9 ALAMAT LENGKAP = Gg. Rahmat 0.017391 0 10 ALAMAT LENGKAP = Jl.Ir.H.Juanda Gg.Damai  0.008696 0 11 ALAMAT LENGKAP = Jl. Pasar Desa 0.026087  0.037037 12 ALAMAT LENGKAP = Jl.Ir.H.Juanda 0.182609  0.111111 …  … … … 98 Jumlah anggota perempuan 1.626087  1.395062
Pada tabel 2 ini menampilkan nilai titik Centroid , diketahui atribut jenis kelamin = L pada Cluster0 memiliki nilai 0.852174 pada Cluster1 memiliki nilai 0.641975, atribut jenis kelamin = P pada Cluster0 memiliki nilai 0.147826 pada Cluster1 memiliki nilai 0.358025, atribut alamat lengkap = Jl. Niaga pada Cluster 0 memilki nilai 0.034783 pada Cluster1 memiliki  nilai  0.012346,  dan  pada  atribut  jumlah  anggota  perempuan  untuk Cluster0 memiliki  nilai  1.626087  pada Cluster1 memiliki nilai 1.395062.
Hal 461−470 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 7. Performa Algotitma (Nilai DBI)
Pada gambar 7 Performance model yang dihasilkan Algoritma menampilkan sebuah nilai Davies Bouidin. Hasil pengujian  performa  algoritma clustering dengan  nilai  K=2  dan  nilai Davies-Bouldin =-0.794  menunjukkan  bahwa performa  algoritma clustering tersebut  memiliki  hasil  yang  cukup  baik.  Nilai Davies-Bouldin merupakan  salah  satu metode untuk mengukur performa algoritma clustering . Skala nilai Davies-Bouldin berkisar antara -1 dan +inf, dimana nilai yang lebih rendah menunjukkan performa yang lebih baik. Nilai yang mendekati -1 menunjukkan bahwa kelompok data sangat terpisah dan tidak memiliki overlap, sementara nilai yang mendekati 0 menunjukkan bahwa ada overlap antar kelompok  data.  Dengan  nilai Davies-Bouldin=-0.794 ,  dapat  dikatakan  bahwa  performa  algoritma clustering tersebut cukup baik. Ini menunjukkan bahwa kelompok data yang dibentuk oleh algoritma memiliki jarak yang jauh satu sama lain dan memiliki tingkat overlap yang rendah. Pengklasteran data dalam konteks ini dapat membantu pemerintah untuk mengidentifikasi kelompok penduduk yang paling membutuhkan bantuan langsung tunai desa dan memberikan bantuan tersebut  secara  efektif  dan  efisien,  dan  Hasil  pengklasteran  data  ini  dapat  membantu  pemerintah  untuk  menentukan kelompok penduduk mana yang memenuhi  syarat untuk  menerima bantuan langsung tunai desa dan juga menentukan jumlah  bantuan  yang  diberikan.  Selain  itu,  analisis  ini  dapat  membantu  pemerintah  dalam  merencanakan  program- program yang lebih efektif dan efisien untuk membantu masyarakat yang membutuhkan.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini memperoleh data sebanyak 203 record. Diketahui bahwa pengujian data dengan menggunakan 202 record ditemukan  bahwa  terdapat  196 record data  valid  yang  dapat  diproses  sesuai  dengan  kebutuhan  penelitan.  Hasil pengolahan data dilakukan dengan mengcluster data menjadi 2 kelompok. Klasterisasi menggunakan algoritma K-Means dengan menentukan nilai K=2 sehingga diperoleh bahwa cluster0 berjumlah 115 penduduk dan cluster1 berjumlah 81 penduduk. Pengujian performance Algoritma menunjukkan bahwa Algoritma K-Means memperoleh nilai Devies-Bouldin =-0.794. Dengan nilai Davies-Bouldin=-0.794 , dapat dikatakan bahwa performance algoritma clustering tersebut cukup baik. Dalam penelitian ini, hanya digunakan 203 record data . Untuk meningkatkan validitas hasil penelitian, sebaiknya penelitian  selanjutnya  mempertimbangkan  penggunaan  jumlah  data  yang  lebih  besar.  Semakin  banyak  data  yang digunakan, akan menghasilkan model yang berbeda bahkan memungkinkan untuk menjadikan semakin valid pula hasil yang didapatkan.

## REFERENCES
[1] İ. M. Eligüzel and E. Özceylan, “A Comparative Study of Classification Methods on the States of the USA Based on COVID-19 Indicators,” in IFIP Advances in Information and Communication Technology, 2021, vol. 632 IFIP. doi: 10.1007/978-3-030- 85906-0_63.
[2] A. L. Fairuz, R. D. Ramadhani, and N. A. F. Tanjung, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap COVID-19 Pada Media Sosial Twitter,”  Journal  of  Dinda :  Data  Science,  Information  Technology,  and  Data  Analytics,  vol.  1,  no.  1,  2021,  doi: 10.20895/dinda.v1i1.180.
[3] E. Esyudha Pratama, H. Sastypratiwi, and Yulianti, “Analisis Kecenderungan Informasi Terkait Covid-10 Berdasarkan Big Data Sosial Media dengan Menggunakan Metode Data Mining,” JIP (Jurnal Informatika Polinema), vol. 7, no. 2, pp. 1–6, Feb. 2021.
[4] Y. F. S. Y. Damanik, S. Sumarno, I. Gunawan, D. Hartama, and I. O. Kirana, “Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Penyebaran Covid-19 Di Sumatera Utara Menggunakan Algoritma K-Means,” Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika, vol. 1, no. 2, 2021, doi: 10.54082/jiki.13.
[5] B.  Santoso,  “Analisa  Pengaruh  Pandemi  Covid-19  terhadap  Kinerja  Keuangan  Sektoral  Perusahaan  Emiten  di  Bursa  Efek Indonesia,” Journal of Management and Business Review, vol. 18, no. 2, 2021, doi: 10.34149/jmbr.v18i2.268.
[6] T.  M.  Permata  Aulia,  N. Arifin,  and  R.  Mayasari,  “PERBANDINGAN  KERNEL  SUPPORT  VECTOR  MACHINE  (SVM) DALAM  PENERAPAN  ANALISIS  SENTIMEN  VAKSINISASI  COVID-19,”  SINTECH  (Science  and  Information Technology) Journal, vol. 4, no. 2, 2021, doi: 10.31598/sintechjournal.v4i2.762.
[7] W. Wiyanto and Z. Setyaningsih, “Sentiment Analysis Pemutusan Hubungan Kerja Akibat Pandemi Covid-19 Menggunakan Algoritma  NaïveBayes  Dan  PSO,”  Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi  dan  Komputer),  vol.  10,  no.  3,  2021,  doi: 10.32736/sisfokom.v10i3.1299.
[8] N. Nurahman and D. Dwi Aulia, “Algoritma K-Means Untuk Melihat Penularan Tertinggi Virus Covid-19 Diseluruh Provinsi Indonesia,” 2021. doi: https://doi.org/10.36050/betrik.v12i2.331.
[9] N. Nurahman and S.- Aminah, “Klasifikasi Penerima Bantuan Sosial Di Desa Batuah Menggunakan Metode Algoritma C4.5,” Jurnal Teknik Informasi dan Komputer (Tekinkom), vol. 5, no. 2, p. 271, Dec. 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.516.
[10]  A. Imam, B. S. Rintyarna, and D. Arifianto, “Pengelompokan Golongan Ekonomi Masyarakat di Desa Kartonegoro Kecamatan
Hal 461−470 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Jenggawah dengan menggunakan Algoritma K-Means,” Sekripsi Universitas Muhammadiyah Jember Fakultas Teknik, 2016.
[11]  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,  vol.  7,  no.  1,  2021,  doi: 10.37012/jtik.v7i1.498.
[12]  A. Ikhwan and N. Aslami, “Implementasi Data Mining untuk Manajemen Bantuan Sosial Menggunakan Algoritma K-Means,” Jurnal Teknologi Informasi, vol. 4, no. 2, 2020, doi: 10.36294/jurti.v4i2.2103.
[13]  M.  Rizki,  D.  Devrika,  I.  H.  Umam,  and  F.  S.  Lubis,  “Aplikasi  Data  Mining  dalam  Penentuan  Layout  Swalayan  dengan Menggunakan Metode MBA,” Jurnal Teknik Industri: Jurnal Hasil Penelitian dan Karya Ilmiah dalam Bidang Teknik Industri, vol. 5, no. 2, 2020, doi: 10.24014/jti.v5i2.8958.
[14]  F. Elfaladonna and A. Rahmadani, “ANALISA METODE CLASSIFICATION-DECISSION TREE DAN ALGORITMA C.45 UNTUK MEMPREDIKSI PENYAKIT DIABETES DENGAN MENGGUNAKAN APLIKASI RAPID MINER,”  SINTECH (Science and Information Technology) Journal, vol. 2, no. 1, 2019, doi: 10.31598/sintechjournal.v2i1.293.
[15]  D.  Galih  Pradana,  M.  L.  Alghifari,  M.  Farhan  Juna,  and  S.  Dwisiwi  Palaguna,  “Klasifikasi  Penyakit  Jantung  Menggunakan Metode Artificial Neural Network,” Indonesian Journal of Data and Science (IJODAS), vol. 3, no. 2, pp. 55–60, 2022.
[16]  N. Dwitri, J. A. Tampubolon, S. Prayoga, F. I. R.H Zer, and D. Hartama, “PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS DALAM MENENTUKAN TINGKAT PENYEBARAN PANDEMI COVID-19 DI INDONESIA,” Jurnal Teknologi Informasi, vol. 4, no. 1, 2020, doi: 10.36294/jurti.v4i1.1266.
[17]  M.  Mursalim,  P.  Purwanto,  and  M.  A.  Soeleman,  “Penentuan  Centroid  Awal  Pada  Algoritma  K-Means  Dengan  Dynamic Artificial  Chromosomes  Genetic  Algorithm  Untuk  Tuberculosis  Dataset,”  Techno.Com,  vol.  20,  no.  1,  2021,  doi: 10.33633/tc.v20i1.4230.
[18]  N. Nurahman, A. Purwanto, and S. Mulyanto, “Klasterisasi Sekolah Menggunakan Algoritma K-Means berdasarkan Fasilitas, Pendidik, dan Tenaga Pendidik,” MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer, vol. 21, no. 2, pp. 337–350, Mar. 2022, doi: 10.30812/matrik.v21i2.1411.
[19]  M. R. Muttaqin and M. Defriani, “Algoritma K-Means untuk Pengelompokan Topik Skripsi Mahasiswa,” ILKOM Jurnal Ilmiah, vol. 12, no. 2, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.542.121-129.
[20]  O. Mar,  atun Sholihah, N. Suarna, and G. Dwilestari, “Implementasi Metode K-means Clustering Untuk Menganalisa Penerima Bantuan di Desa Palasah,” Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi, vol. 1, no. 2, 2023, doi: 10.56854/jt.v1i2.121.
[21]  Sri  Widaningsih,  “Perbandingan  Metode  Data  Mining Untuk  Prediksi  Nilai  Dan  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa  Prodi  Teknik Informatika Dengan Algoritma C4.5, Naive Bayes, KNN, Dan SVM,” Jurnal Tekno Insentif, vol. 13, no. 1, 2019.
[22]  Nurahman,  M.  M.  Alfitri,  and  E.  Mashamy,  “Klasifikasi  Data  Penduduk  Untuk  Menerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,”  JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer),  vol.  9,  no.  4,  pp.  1035–1043,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4678.
[23]  N. Nurahman and D. Tjahjo Seabtian, “Classification of Poverty Reduction Program Recipients with Neural Network Algorithm in East Kotawaringin Communities,” E-Komtek, vol. 5, no. 2, pp. 190–202, 2021, doi: 10.37339/e-komtek.v5i2.751.
[24]   r gupitha, “Penentuan Strategi Marketing Sekolah Menengah Kejuruan Terpadu Lampang Subang Menggunakan Metode K- Means Clustering,” Global, 2018.