## PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK IDENTIFIKASI KELAYAKAN PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) DI DESA TAMBAKSARI CIAMIS
Fitriani, Rudi Kurniawan, Tati Suprapti Program Studi Teknik Informatika S1, STMIK IKMI Cirebon STMIK IKMI Cirebon, Jalan Perjuangan No. 10B Majasem, Kota Cirebon, Indonesia fitrianifitriani0702@gmail.com

## ABSTRAK
Program  bantuan  sosial  telah  menjadi  salah  satu  upaya  yang  signifikan  untuk  menurunkan  tingkat kemiskinan  di  Indonesia  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat.  Akan  tetapi  bantuan sosial PKH masih kurang tepat sasaran dan juga tidak sesuai dengan harapan masyarakat yang disebabkan status rakyat miskin yang tidak maksimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kelayakan penerima bantuan sosial  Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  di  Desa  Tambaksari  Ciamis  dengan  menggunakan  metodelogi Knowledge  Discovery  in Database (KDD).  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  algoritma  K- Means Clustering .  Algoritma  ini  merupakan  salah  satu  metode  dalam  pengelompokan  data  yang  efektif  untuk sistem  pendukung  pengambilan  keputusan,  terutama  pada  data  yang  berukuran  besar.  Hasil  dari  penelitian  ini dengan menggunakan algoritma K-Means adalah adanya cluster data penerima PKH dengan mendapatkan hasil Davies  Bouldin  Index (DBI)  sebesar  0,415  dari  parameter measure  type jenis Numerical  Measure dengan Euclidean Distance . Penelitian ini menghasilkan 2 kelompok dari 211 data. Cluster 0 dengan jumlah 190 termasuk layak, cluster 1 dengan  jumlah 21 termasuk tidak  layak.  Hasil DBI tersebut dinilai cukup  baik  sebab  semakin dekat hasil yang diperoleh dengan angka nol maka semakin baik.
Kata kunci: PKH, K-Means Clustering, DBI, Desa Tambaksari Ciamis

## 1. PENDAHULUAN
Di  Indonesia  masalah  kemiskinan  adalah masalah yang sulit untuk diselesaikan [1]. Pemerintah sendiri  sudah  melakukan  beberapa  usaha  untuk melakukan  pengentasan  kemiskinan  yakni  melalui beberapa  program  bantuan  sosial,  diantaranya program keluarga harapan, program bantuan langsung tunai dan  lain sebagainya  [2]. Pada era pemerintahan Indonesia  saat  ini,  kemiskinan  merupakan  salah  satu masalah  penting  yang  menjadi  perhatian  pemerintah negara  manapun  saat  ini  di  Indonesia [3]. Permasalahan  kemiskinan  ini  terjadi  di  berbagai pelosok negara, tidak terkecuali di pedesaan. Masalah kemiskinan  ini  harus  segera  diselesaikan  agar  angka kemiskinan  menurun.  Langkah  yang  diambil  oleh pemerintah  adalah  menerapkan  kebijakan  terkait kepada keluarga yang kurang mampu. Dalam konteks ini,  pemerintah  mewujudkan  kebijakan  tersebut melalui  pelaksanaan  Program  Keluarga  Harapan (PKH).  Dalam  pemilihan  komponen  penerima Program Keluarga Harapan (PKH) tentu sering terjadi permasalahan dalam mencari data warga. Permasalahan  yang  dihadapi  adalah  kriteria  warga yang mendapatkan Program Keluarga Harapan (PKH) tidak  sesuai  dengan  ketentuan  pemerintah.  Di  desa Tambaksari Ciamis permasalahan kemiskinan menjadi permasalahan  yang  cukup  tinggi,  maka  perlu  adanya program  pemberdayaan  yang  efektif  serta  adil  bagi semua  masyarakat.  Sesuai  dengan  kebijakan  yang dikeluarkan  oleh  pemerintah  pusat  yaitu  melalui pelaksanaan  Program  Keluarga  Harapan  (PKH). Namun  faktanya  untuk  penyaluran  PKH  ini  belum
tepat  sasaran  dan  belum  tepat  jumlah  penerima bantuan  PKH.  Hal  ini  menimbulkan  kecemburuan sosial antar warga di kalangan lingkungan masyarakat tersebut.  Maka,  penelitian  ini  dibutuhkan  untuk mengidentifikasi kelayakan penerima Program Keluarga Harapan (PKH) di Desa Tambaksari Ciamis.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Febriansyah Febriansyah  dan  Siti  Muntari  yang  berjudul “Penerapan  Algoritma  K-Means  untuk  Klasterisasi Penduduk  Miskin  pada  Kota  Pagar  Alam”  tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  mengatasi  masalah pengumpulan  data  yang  tidak  akurat  dan  distribusi bantuan  kepada  orang  miskin  melalui  Program Keluarga  Harapan  (PKH).  Hasil  dari  penelitian  ini adalah  pengembangan  sistem  berbasis  algoritma  K- Means Cluster ing untuk mengklasifikasikan penduduk miskin  di  Kota  Pagar  Alam.  Penelitian  ini  juga menghasilkan  tiga cluster data  kemiskinan,  yaitu cluster _0  dengan  156  orang, cluster _1  dengan  82 orang, dan cluster _2 dengan 233 orang [4].
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah melakukan  proses  pengelompokan  data  ( Cluster ing) serta analisis  mendalam terhadap  informasi penerima bantuan  PKH  Desa  Tambaksari  Ciamis.  Pendekatan yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan menerapkan algoritma K-Means untuk mengelompokkan  data  berdasarkan  pola-pola  yang ada.  Dalam  algoritma  K-Means  ini  digunakan indikator Davies  Bouldin  Index (DBI)  untuk menentukan  jumlah cluster terbaik  [5].  Selain  itu, penelitian ini juga bertujuan untuk melakukan evaluasi terhadap  kelayakan  atau  tidak  layaknya  populasi
penerima  bantuan  PKH  untuk  mendapatkan  manfaat dari program PKH yang ada.
Untuk  menunjang  serta  membantu  keberhasilan dalam  mengidentifikasi  kelayakan  penerima  PKH dibutuhkan suatu kajian yang dapat mengelompokkan atribut-atribut  yang  ada  dalam  komponen  keluarga penerima PKH sehingga akan terbentuknya kelompok yang  sesuai  dengan  tingkat  kesejahteraan  sosial. Pengelompokkan karakteristik-karakteristik komponen  ini  akan  menjadi  panduan  dalam memberikan  bantuan  PKH  sehingga  dapat  dilakukan dengan  lebih  terfokus  dan  sesuai  dengan  kelompok yang membutuhkan berdasarkan tingkat kesejahteraan sosial.  Salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk melakukan  pengelompokkan  atribut  ini  yaitu  dengan menggunakan analisis Cluster ing. Pada penelitian ini akan  menggunakan Cluster ing  non  hirarki  yaitu metode pendekatan algoritma K-means. Algoritma K- means ini digunakan karena cepat diaplikasikan serta dapat  mengelompokkan  atribut-atribut  berdasarkan kesamaan karakteristik diantara atribut-atribut tersebut [6]. Dan akan diklasifikasikan ke dalam satu atau lebih cluster sehingga  sifat-sifatnya  akan  sebanding  satu sama  lain.  Untuk  menentukan  apakah  kelompok penerima  PKH  layak  mendapatkan  manfaat  dari program ini.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  mining  adalah  serangkaian  prosedur  yang digunakan  untuk  mengekstraksi  nilai  tambahan, terutama  informasi  yang  sebelumnya  tidak  dikenali secara manual, beasal dari suatu dataset. Metode yang diterapkan  untuk  menghasilkan  informasi  ini  adalah dengan  mengidentifikasi  pola  penting  dari  data  yang telah  tersimpan  dalam  basis  data  atau  diambil  dari basis data yang telah tersedia. Data mining ialah suatu proses  untuk  mengekstrak  informasi  bermanfaat  dari gudang basis data yang besar, yang disebut Knowledge Discovery Databases (KDD) [7].
2.2. K - Means K-Means merupakan salah satu metode pengelompokan  data  non-hirarki  ( Cluster ing) yang dapat mengorganisir data ke dalam dua kelompok atau lebih.  [8].  Algoritma  K-Means  terkenal  karena kemudahan  penggunaannya  serta  kemampuan  untuk mengelompokkan data yang besar dan mengidentifikasi data outlier dengan cepat [9].
2.3. Clustering
Metode  pengelompokan  data  yang  dikenal sebagai Cluster ing  merupakan  mengelompokan  data ke  dalam  beberapa cluster atau  kelompok  sehingga data  dalam  satu cluster memiliki  kesamaan  yang tinggi,  sementara  kesamaan  data  antar cluster memiliki kemiripan yang rendah [10].

## 2.4. Program Keluarga Harapan (PKH)
PKH merupakan salah satu inisiatif bantuan dari pemerintah      yang      melibatkan      semua      anggota keluarga,  kepala  rumah  tangga  harus  memenuhi kualifikasi      tertentu      yang      akan      dipilih      untuk mendapatkan    bantuan    tersebut,    kualifikasi    atau kriteria  bagi  rumah  tangga  yang  memenuhi  syarat untuk menerima bantuan tersebut [11].

## 2.5. RapidMiner
Perangkat  lunak  RapidMiner  bersifat  terbuka. RapidMiner sebuah solusi untuk analisis data mining, text  mining,  dan  prediksi.  RapidMiner  merupakan software  mandiri  yang  dirancang  untuk  analisis  data dan  data  mining  yang  dapat  diintegrasikan  pada produknya  sendiri.  Ditulis  dalam  bahasa  Java, sehingga dapat bekerja di semua sistem operasi [12].
2.6. Davies Bouldin Index (DBI)
David  L.  Davies  dan  Donald  W.  Bouldin menerbitkan  sebuah  teknik  dan  menamakannya Davies Bouldin Index (DBI) yang dipergunakan untuk menilai cluster. Skor Index Davies-Bouldin memiliki skema penilaian cluster internal yang menentukan skor cluster baik  atau  buruk  berdasarkan  jumlah  skor cluster dan kedekatan antar skor cluster . Semakin kecil nilai DBI, semakin baik kekompakan atau pemisahannya, sebaliknya untuk nilai DBI yang besar [13].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Sumber Data
Penelitian  ini  menggunakan  sumber  data sukunder.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini berasal  dari  data  penerima  bantuan  PKH  yang diperoleh  dari  pemerintah  Desa  Tambaksari.  Data yang diperoleh dari pihak pelaksana PKH. Data yang diperoleh sebanyak 211 data.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan peneliti untuk mendapatkan data dalam penelitian ini yaitu  gabungan  antara  penelitian  pustaka  dan penelitian  lapangan.  Observasi  secara  langsung  di lokasi  penelitian  guna  memperoleh  informasi  data yang  sesuai  dan  lebih  akurat  mengenai  hal-hal  yang terkait  dengan  Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  di Desa  Tambaksari  Ciamis.  Teknik  observasi  ini digunakan  untuk  memperhatikan  dan  mengamati tentang bagaimana dampak bagi kehidupan penerima manfaat sebelum dan sesudah penerima PKH di Desa Tambaksari mendapatkan bantuan. Teknik dokumentasi  ini  dilakukan  untuk  pengumpulan dokumen dokumen yang berkaitan dengan pelaksanaan  PKH  di  Desa  Tambaksari  Tambaksari. Dokumen  dokumen  tersebut  mencakup  berbagai aspek,  seperti  daftar  lengkap  penerima  manfaat  yang tercatat  dalam  program,  data  yang  mengGambarkan alokasi bantuan
3.3. Teknik Analisis Data
Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan adalah metode Knowledge Discovery Process (KDD) sebagai proses dimana teknik data  mining digunakan guna  mengidentifikasi  informasi  serta  pola  yang relevan dalam sekumpulan data, proses data mining ini melibatkan  penggunaan  algoritma  untuk  menemukan pola  yang dapat  mengidentifikasi dalam suatu proses database.  Berikut  adalah  langkah  dalam  proses Knowledge Discovery in Database Process (KDD):
a. Data Selection
Dalam  tahap  selection,  data  diidentifikasi  dari sumber  yang  relevan.  Atribut  yang  digunakan meliputi  data  penerima  bantuan  seperti  nama, alamat, RT/RW, status tempat tinggal, pendapatan, luas lahan, jenis lantai, dinding, fasilitas memasak, MCK, air, dan pembuangan air besar. Data diambil dari  211  penerima  bantuan  di  Desa  Tambaksari, Ciamis.
b. Preprocessing Dalam tahap
preprocessing,
dilakukan
pembersihan data, penghapusan data tidak relevan, penanganan  data  kosong,  dan  penggabungan  data dari berbagai sumber. Data kategorik dikonversi ke bentuk yang dapat diolah oleh algoritma K-Means Clustering . c. Data Transformation
Dalam preprocessing,  fitur baru diekstraksi untuk meningkatkan  performa  Clustering.  Subset  fitur paling  relevan  dipilih.  Dilakukan  transformasi
subdataset
ke format seragam untuk menyederhanakan  proses  data  mining.  Atribut dinama  ulang  dengan  kode  untuk  memudahkan pengolahan data. 14 atribut diolah di RapidMiner, 9  atribut  dikonversi  ke  numerik  menggunakan Nominal to Numerical.
d. Data Mining Dalam penentuan jumlah K yang optimal untuk K- Means, digunakan Davies Bouldin Index (DBI). K- Means Clustering diterapkan  pada  data  hasil preprocessing menggunakan
RapidMiner.
Dilakukan analisis hasil Clustering untuk mengidentifikasi  kelompok  penerima  PKH.  Nilai K dioptimalkan dengan Cluster Distance Performance dan DBI. Nilai K yang dicoba: 2, 3,
4,  5,  berdasarkan Numerical  Measure jenis Euclidean Distance dengan max run 5, 10, 15, 20, 25.
e. Evaluasi dan Interpretasi hasil
Hasil Clustering dievaluasi  dengan  menganalisis karakteristik  tiap cluster seperti  profil  kelayakan penerima PKH. Hasil Clustering diinterpretasikan menyimpulkan kelayakan penerima  bantuan PKH di  Desa  Tambaksari  Ciamis  dan  memberikan rekomendasi yang sesuai.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi  algoritma  K-Means Clustering dirancang  menggunakan  tools  RapidMiner  V10.0. pada  penelitian  ini  digunakan  tahapan Knowledge
Discovery  in  Database (KDD)  yang  terdiri  dari beberapa tahap, yaitu sebagai berikut :

## 4.1. Data
Data  berasal  dari  file  excel  "dataset  PKH Tambaksari". Sumber data adalah BNBA penyaluran bansos  PKH  tahap  3  tahun  2022  dan  data  sensus penduduk  Desa  Tambaksari  2021.  Total  211  data penerima  PKH  Desa  Tambaksari  dengan  14  atribut terkait  penentuan  kelayakan  penerima  PKH.  Data atribut  penerima  PKH  dapat  dilihat  pada  Tabel  1 sebagai berikut :
Tabel 1. Atribut Data No Atribut Type Data 1 Nomor Integer 2 Nama penerima Polynominal 3 Alamat Polynominal 4 RT Integer 5 RW Integer 6 Status tempat tinggal Polynominal 7 Pendapatan Integer 8 Luas lahan Integer 9 Jenis lantai Polynominal 10 Jenis dinding polynominal 11 Energiuntuk memasak polynominal 12 Fasilitas MCK Polynominal 13 Sumber air polynominal 14 Fasilitas BAB polynominal

## 4.2. Data Selection
Pada tahap seleksi data, dilakukan pemilihan data BNBA  penyaluran  bansos  PKH  tahap  3  tahun  2022 dan  data  sensus  penduduk  Desa  Tambaksari  2021 untuk  implementasi  K-Means Cluster ing  guna mengidentifikasi  kelayakan  penerima  PKH.  Proses seleksi berdasarkan atribut pengukur tingkat kemiskinan.  Dihasilkan  satu  dataset  terdiri  dari  14 atribut  dan  211  data  penerima  PKH.  Agar  dataset penerima  PKH  desa  Tambaksari  ada  di  repository RapidMiner,  maka  perlu  dilakukan  import  data. Operator  yang  digunakan  untuk  import  data  adalah Read  Excel.  Operator read  excel digunakan  untuk membaca file berbentuk excel. Proses pemodelan data dapat dilihat pada Gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1. Operator Read Excel dari RapidMiner
Attributes filter type diubah ke subset agar atribut yang  tidak  digunakan  dapat  dihapus.  Dari  14  atribut data  penerima  PKH,  yang  dihapus  adalah  4  yaitu alamat,  no,  RT,  RW  yang  digunakan  adalah  10  jenis dinding, energi  memasak, fasilitas BAB, MCK,  jenis lantai,  luas  lahan, nama penerima, pendapatan, status
tempat tinggal, sumber air. Operator Select Attributes dapat dilihat pada Gambar 2 di bawah ini.
Gambar 2. Operator Select Attributes dari RapidMiner
Pada operator Select Attributes terdapat parameter  yang  perlu  disesuaikan. Select  Attributes yang  berfungsi  untuk  memilih  subset  atribut  dari ExampleSet dan menghapus atribut lainnya yang tidak akan digunakan sebagai pengukur tingkat kemiskinan yang  akan  digunakan  sebagai  alat  ukur  kelayakan penerima  PKH.  Parameter  dalam Select  Attributes dapat dilihat pada Tabel 2 di bawah ini.
Tabel 2. Parameter Select Attributes No. Parameter Isi 1. Attribute filter type Subset 2. Attributes Select Attributes … Nama penerima Pendapatan Luas lahan Jenis lantai Jenis dinding Energiuntuk memasak Status tempat tinggal
Fasilitas MCK
Sumber air Fasilitas BAB
Setelah atribut telah disesuaikan dengan apa yang diperlukan  langkah  selanjutnya  adalah  menentukan atribut  mana  yang  akan  dijadikan  id  pada  dataset. Dalam  menentukan  id  digunakan  operator Set  Role. Pemodelan  operator Set  Role dapat  dilihat  pada Gambar 3 di bawah ini.
Gambar 3. Operator Set Role dari RapidMiner
Untuk  mengubah  satu  atribut  menjadi  id diperlukan parameter pada operator Set Role, attribute name diisi dengan Nama Penerima dan target role diisi dengan id. Parameter Set Role dapat dilihat pada Tabel 3 di bawah ini.
Tabel 3. Parameter Set Role No. Parameter Isi 1. Attribute name Nama penerima 2. Target role id
Proses  pemodelan  pada  tahap  selection  di RapidMiner, dapat dilihat pada Gambar 4 di bawah ini.
Gambar 4. Proses Pemodelan Tahap Selection Data

## 4.3. Preprocessing
Preprocessing data dilakukan untuk memastikan akurasi  analisis.  Dataset  penerima  PKH  dianalisis untuk  menghilangkan  data  tidak  lengkap  atau  tidak relevan. Dilakukan normalisasi data untuk menyamakan skala d an unit pengukuran atribut, agar setiap  atribut  berkontribusi  seimbang.  Data  diproses dengan Select Attributes untuk memfilter berdasarkan kondisi  tertentu,  misalnya  menghapus  data  yang hilang atau tidak valid. Setelah Select Attributes , tidak ada missing  attributes pada  dataset.  Proses pengecekan missing dapat  dilihat  pada  Gambar  5 dibawah ini.
Gambar 5. Pengecekan Missing Value pada Data Penerima PKH Tambaksari Ciamis
Data  penerima  PKH  yang  diolah  menggunakan RapidMiner  tidak  memiliki missing  value pada  data atribut  yang  ditandai  dengan  angka  0  di  bagian Missing .
4.4. Data Transformation Pada tahap t ransformation , dilakukan pemberian bobot  nilai  pada  data  asli.  Data  nominal  diubah  ke bentuk Numerical agar mempermudah perhitungan K- Means Clustering pada 211 data. Proses transformation menggunakan  operator Nominal  to Numerical dapat dilihat pada gambar 6 di bawah ini.
Gambar 6.Operator Nominal to Numerical dari
RapidMiner
Parameter  pada  operator Nominal  to  Numerical yang  digunakan  dapat  dilihat  pada  Tabel  4  di  bawah ini.
Tabel 4. Parameter Nominal to Numerical
No. Parameter Isi 1. Attribute filter type Subset 2. Attributes Select attributes Nama penerima Pendapatan Luas lahan Jenis lantai Jenis dinding Energiuntuk memasak Status tempat tinggal Fasilitas MCK Sumber air Fasilitas BAB 3. Coding type Unique integers
Penggunaan  operator Nominal  to  Numerical ini bertujuan  untuk  mengubah  data  kategorikal  menjadi Numerical. Hasil dari operator Nominal to Numerical dapat dilihat pada Gambar 7 di bawah ini.
Gambar 7. Hasil Data Transformation dari Kategorikal ke Numerical
Proses  pemodelan  pada  tahap      diRapidMiner, dapat dilihat pada Gambar 8 di bawah ini.
Gambar 8. Proses Pemodelan Data Transformation

## 4.5. Data Mining
Proses cluster ing  menggunakan  algoritma  K- Means dilakukan pada 211 data penerima PKH Desa Tambaksari untuk mengidentifikasi kelayakan
penerima  PKH  dan  mengetahui  anggota  mana  yang layak  dan  tidak.  Data  diolah  di  RapidMiner  v10.0 dengan algoritma K-Means agar diperoleh cluster data kelayakan  penerima  PKH.  Pada  tahap  data  mining, teknik  yang  digunakan  adalah  pengklasteran  data dengan  mengimplementasikan  algoritma  K-Means. Operator  K-Means  berfungsi  untuk  mengelompokan data  pada cluster yang  telah  ditentukan.  Tampilan operator Clustering dengan  menggunakan  K-Means dapat dilihat pada Gambar 9 di bawah ini.

## Gambar 9. Operator K-Means dari RapidMiner
Pada  operator Clustering terdapat  parameter yang  perlu  disesuaikan.  Parameter  yang  digunakan pada operator K-Means yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 5 di bawah ini.
Tabel 5. Parameter K-Means No. Parameter Isi 1. k 2 - 5 2. Max run 5 - 20 3. Measure types Numerical Measure 4. Numerical Measure Euclidean Distance Correlation Similarity 5. Max optimization steps 100
Operator  performance  yang  berfungsi  untuk mengevaluasi kinerja  model  yang  memberikan daftar nilai  secara  otomatis  sesuai  dengan  nilai  yang diberikan pada Clustering . Performance menggunakan operator cluster  distance  performance dapat  dilihat pada Gambar 10 di bawah ini.
Gambar 10. Operator Cluster Distance Performance dari RapidMiner
Pada cluster  distance  performance terdapat parameter  yang  harus  disesuaikan  dengan  kebutuhan olah data dapat dilihat pada Tabel 6 di bawah ini.
Tabel 6. Parameter Cluster Distance Performance No. Parameter Isi 1. Main criterion Davies Bouldin 2. Main criterion only 3. Normalize 4. maximize

## 4.6. Evaluasi dan Interpretasi
Pada penelitian ini, untuk mendapatkan kelompok  terbaik  penentuan  kelayakan  penerima bantuan  PKH  dilakukan  eksperimen  untuk  mencari nilai DBI terkecil. Hasil eksperimen dapat dilihat pada Tabel 7 sebagai berikut :
Tabel 7. Hasil Eksperimen Measure Type Numerical Measure Clustering K Max Runs DBI Euclidean Distance 2 5 0.415 3 10 0.596 4 15 0.469 5 20 0.424 Correlation Similarity 2 5 0.589 3 10 1.310 4 15 2.024 5 20 3.127
Setelah proses dijalankan, dapat dilihat hasil pada cluster model, untuk pilihan Description dapat dilihat pada Gambar 11 di bawah ini.
Gambar 11. Hasil Cluster Model dari RapidMiner
Dari  hasil cluster model  didapatkan  nilai  DBI yang dapat di lihat pada Gambar 12 di bawah ini.
Gambar 12. Nilai DBI terbaik dari RapidMiner
Dari hasil proses eksperimen  mencari k optimal berdasarkan DBI dan measure type bahwa identifikasi kelayakan  penerima  bantuan  PKH  dibagi  menjadi  2 cluster .  Dengan cluster 0  termasuk  kedalam  layak menerima  bantuan  PKH  dan cluster 1  tidak  layak menerima bantuan PKH.

## 4.7. Pembahasan
Algoritma  K-Means  diimplementasikan  dengan RapidMiner untuk mengidentifikasi kelayakan penerima  PKH.  Analisis  data  membagi  penerima menjadi  2 cluster , cluster 0  untuk  penerima  layak dengan pendapatan <1jt, dan cluster 1 untuk penerima tidak  layak  dengan  pendapatan  >1jt.  Hasil  memberi gambaran  jelas  perbedaan  kondisi  ekonomi  2 kelompok,  sehingga  menentukan  kelayakan  PKH berdasarkan kriteria pendapatan.
Berdasarkan  perbandingan  nilai  DBI, cluster optimal  adalah  2 cluster (K=2)  dengan  nilai  DBI terendah  0,415.  Pengujian  data  penerima  PKH menghasilkan cluster 0 sebanyak 190 item dan cluster 1  sebanyak  21  item  dari  total  211  item. Cluster 2 terpilih  karena  nilai  DBI  mendekati  0  menunjukkan performa cluster optimum. Hasil pengelompokan data menjadi  2 cluster pada  penelitian  ini  sejalan  dengan hasil  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh[14]. Penelitian  tersebut  melakukan  pengolahan  data menjadi  2 cluster yang  menyatakan  k  2  merupakan cluster optimum  yang didapatkan. Dengan demikian, hasil pada penelitian saat ini telah sesuai dengan teori dan mekanisme Cluster ing K-Means untuk mendapatkan cluster optimum dalam
pengelompokkan data.
Berdasarkan  analisis, measure  types terbaik untuk  mengidentifikasi  kelayakan  penerima  PKH adalah  numerical  measures  dengan Euclidean Distance yang menghasilkan nilai DBI paling optimal 0,415  untuk  2 cluster .  Sedangkan  nilai  DBI  terbaik dari Correlation  Similarity adalah  0,589  untuk  2 cluster . Euclidean Distance terpilih karena menghasilkan nilai
DBI terendah.
Hasil pengelompokan  data  menjadi  2 cluster dengan measure  types jenis numerical  measure dengan Euclidean Distance pada penelitian ini sejalan dengan hasil  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  [15]. Penelitian  tersebut  melakukan  pengolahan  data berdasarkan parameter measure types jenis numerical measure dengan Euclidean Distance yang mendapatkan  2 cluster berdasarkan  dengan  nilai Davies Bouldin Index (DBI). Dengan demikian, hasil pada penelitian  saat ini telah  sesuai dengan teori  dan mekanisme Cluster ing  K-Means  untuk  mendapatkan cluster optimum dalam pengelompokkan data.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan penelitian ini adalah pengujian data penerima  PKH  Desa  Tambaksari  dengan  K-Means Cluster ing menghasilkan 2 cluster optimal berdasarkan  nilai  DBI  terbaik  0,415,  yaitu cluster 0 dengan 190 data penerima layak dan cluster 1 dengan 21  data  penerima  tidak  layak. Measure  type terbaik adalah Numerical  Measure dengan Euclidean Distance .  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah membandingkan dengan algoritma lain dan mengembangkan cluster yang  terbentuk  dengan  K- medoids.  Pemerintah  dapat  memanfaatkan  hasil klasterisasi ini untuk mengoptimalkan alokasi bantuan
PKH  di  Desa  Tambaksari  sesuai  karakteristik  setiap cluster ,  sehingga  bantuan  lebih  tepat  sasaran  dan efisien.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  C.  E.  Purnomo  and  R.  Rikendry,  “Penerapan metode  C4.  5  untuk  klasifikasi  warga  miskin pada desa Mengandung Sari,” J. Teknol. dan Sist.
… ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  14–25,  2021,  [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/sisteminfor masi/article/view/936
[2]  S.  Ufriani,  “Penerapan  algoritma cluster ing  k- means  untuk  menentukan  prioritas  penerima bantuan dana sosial PKH di kelurahan kampung singkep,” J. Inform. Dan Rekayasa Komput. … , vol.  3,  no.  1,  p.  342  350,  2023,  [Online]. Available: https://ejournal.unama.ac.id/index.php/jakakom/ article/view/726
[3]  I.  Kurniawan  and  R.  A.  Saputra,  “Penerapan algoritma  C5.  0  pada  sistem  pendukung keputusan kelayakan penerimaan beras masyarakat miskin,” J. Inform. , vol. 4, no. 2, p. 236 240, 2017, [Online]. Available: https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji/arti cle/view/2320
[4]  F.  Febriansyah  and  S.  Muntari,  “Penerapan Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Penduduk Miskin  pada  Kota  Pagar  Alam,” JISKA  (Jurnal Inform. Sunan … , vol. 8, no. 1, pp. 66–27, 2023, [Online]. Available: https://ejournal.uin- suka.ac.id/saintek/JISKA/article/view/3787
[5]  K.  Anam,  D.  Sudrajat,  and  D.  A.  Kurnia, “Analisis  segmentasi  pelanggan  menggunakan metode  k-means cluster ing,” Inf.  Commun. Technol. , vol. 21, no. 2, pp. 273–278, 2022.
[6]  U. S,  “Penerapan  data  mining  dengan mengimplementasikan algoritma k-means dalam proses cluster ing untuk pengelompokan mahasiswa calon penerima beasiswa kip,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 70– 85, 2023, doi: 10.47065/bits.v5i1.3411.
[7]  S.  M.  Sinaga,  J.  T.  Hardinata,  and  M.  Fauzan, “Implementasi  data  mining cluster ing  tingkat kepuasan konsumen terhadap pelayanan go-jek,” KSATRIA    J.  Penerapan  Sist.  Inf.  (Komputer Manajemen) , vol. 2, no. 2, pp. 118–124, 2021.
[8]  G.  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  and  Y. Desnelita,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Untuk Cluster ing  Data  Obat-Obatan,” J.  Nas.
Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  17–24, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[9]  U.  N.  Putra et  al. ,  “Penerapan  data  mining  K- Means cluster ing untuk mengelompokkan berbagai jenis merk leptop,” Semin. Nas. Sist. … , pp.  241–249,  2021,  [Online].  Available: https://sismatik.nusaputra.ac.id/index.php/sismat ik/article/view/35%0Ahttps://sismatik.nusaputra .ac.id/index.php/sismatik/article/download/35/3 1
[10]  E. D. Madyatmadja, M. N. Ridho, A. R. Pratama, M. Fajri, and L. Novianto, “Penerapan visualisasi data  terhadap  klasifikasi  tindak  kriminal  di Indonesia,” Infotech  J. Technol.  Inf. ,  vol.  8,  no. 1, pp. 61–68, 2022, doi: 10.37365/jti.v8i1.127.
[11]  V.  C.  Pamungkas,  L.  Muflikhah,  and  ..., “Klasifikasi  Penerimaan  Program  Keluarga Harapan (PKH) Menggunakan Metode Learning Vector Quantization (Studi Kasus Desa Kedungjati),” … Teknol. Inf. dan … , vol. 3, no. 3, pp.  2659–2666,  2019,  [Online].  Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/4781
[12]  S.  Thomas  and  N.  P,  “Analisis  data  untuk pengelompokan  mahasiswa  dengan  metode  k- mean,” J. Inform. DAN Teknol. Inf. , vol. 6, no. 3, pp. 118–123, 2021.
[13]  D.  Hastari,  F.  Nurunnisa,  S.  Winanda,  and  ..., “Penerapan  algoritma  k-means  dan  k-medoids untuk mengelompokkan data negara berdasarkan faktor  sosial-ekonomi  dan  kesehatan,” …  Nas. Penelit.  dan  … ,  pp.  274–281,  2023,  [Online].
Available:
https://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas/artic le/view/542%0Ahttps://journal.irpi.or.id/index.p hp/sentimas/article/download/542/365
[14]  D. K. Utami, N. Irawati, and Sumantri, “Analisis Metode  k-Means  pada Cluster ing  Penerimaan Bantuan  PKH  Desa  Pulau  Rakyat  Tua  Analysis of  the  k  -  Means  Method  in Cluster ing Acceptance  of  PKH  Aid  in,”  vol.  12,  no. September, pp. 953–961, 2023.
[15]  M.  N.  Dayat,  N.  Suarna,  and  Y.  A.  Wijaya, “Analisa Cluster ing untuk mengelompokan data penayangan film bioskop menggunakan algoritma  K-Means,” Intern.  (Information  Syst. Journal) , vol. 6, no. 1, pp. 68–78, 2023, [Online]. Available:
https://jurnal.masoemuniversity.ac.id/index.php/ internal/article/view/686