e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 14 No. 1

## Implementasi K-Means pada Klasterisasi Data Intervensi Prioritas Penerima Bantuan Sosial
Ari Kurniawan Saputra 1* , Erlangga 2 , Taqwan Thamrin 3 1 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bandar Lampung, Bandar Lampung 2,3 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bandar Lampung, Bandar Lampung Lampung, Indonesia
1* ari.kurniawan@ubl.ac.id, 2 erlangga@ubl.ac.id, 3 taqwanthamrin@ubl.ac.id
ABSTRACT – Implementation of K-Means in Clustering Data for Priority Social Assistance Recipients. There are various types  of  social assistance financed through  the State  Budget (APBN), such as  Non-Cash Food Assistance (BPNT), Family Hope Program (PKH), Cash Social Assistance (BST), Micro Business Productive Assistance (BPUM), Set Top Box (STB) Assistance, Basic Food Assistance, Contribution Assistance Recipients (PBI), Pre-Employment Assistance, and People's Business Credit Assistance (KUR). South Lampung Regency is currently ranked third with 145.85 thousand poor people. The need for clustering data on types of social assistance is an effort by the government to intervene in the priority of recipients of Social Assistance (Bansos) to be right on target. K-means is a method used to group similar and correlated objects in a non-hierarchical clustering. This research aims to test the accuracy of K- Means algorithm data clustering. The results of testing the implementation of the K-Means algorithm in clustering data on priority interventions for social assistance recipients obtained the closest distance value to the Centroid, namely C1 = 768, C2 = 1152, and C3 = 192. The findings of this study indicate that the implementation of the K-Means algorithm in data clustering is quite accurate and is expected to be used as a solution for priority interventions for social assistance recipients to be right on target.

## Keywords: Clustering; K-Means; Social Assistance
ABSTRAK – Terdapat berbagai macam jenis bantuan sosial yang di biayai melalui Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara (APBN), seperti Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT), Program Keluarga Harapan (PKH), Bantuan Sosial Tunai  (BST),  Bantuan  Produktif  Usaha  Mikro  (BPUM),  Bantuan Set  Top  Box (STB), Bantuan  Sembako,  Penerima Bantuan Iuran (PBI), Bantuan Prakerja, serta Bantuan Kredit Usaha Rakyat (KUR). Kabupaten Lampung Selatan saat ini menempati peringkat ketiga dengan jumlah penduduk miskin sebanyak 145,85 ribu jiwa. Perlunya klasterisasi data jenis bantuan sosial menjadi upaya pemerintah dalam melakukan intervensi prioritas penerima Bantuan Sosial (Bansos) menjadi tepat sasaran. K-Means adalah suatu metode yang digunakan untuk mengelompokkan objek-objek yang sama dan saling berkorelasi dalam suatu clustering non-hirarki. Penelitian ini bertujuan untuk pengujian akurasi klasterisasi data algoritma K-Means. Hasil pengujian implementasi algoritma K-Means dalam klasterisasi data intervensi prioritas penerima bantuan sosial di dapatkan hasil nilai jarak terdekat dengan Centroid yaitu C1 = 768, C2 = 1152, dan C3 = 192. Dari temuan penelitian ini menunjukkan bahwa implementasi algoritma K-Means dalam klasterisasi data cukup akurat dan diharapkan dapat dijadikan sebagai solusi untuk intervensi prioritas penerima bantuan sosial menjadi tepat sasaran.

## Kata Kunci: Bantuan Sosial; K-Means; Klasterisasi

## 1. PENDAHULUAN
Bantuan sosial  (Bansos)  adalah pemberian bantuan berupa  uang  atau  barang  kepada  masyarakat  dengan tujuan  meningkatkan  kesejahteraan  dan  kekayaan masyarakat  setempat,  sifatnya  tidak  berkelanjutan,  dan dipilih  secara  selektif [1][2] .  Terdapat  berbagai  macam jenis  bantuan  sosial  yang  dibiayai  melalui  Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara (APBN), seperti Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT), Program Keluarga Harapan (PKH), Bantuan Sosial Tunai (BST), Bantuan Produktif Usaha  Mikro  (BPUM),  Bantuan Set  Top  Box (STB), Bantuan  Sembako,  Penerima  Bantuan  Iuran  (PBI), Bantuan  Prakerja,  serta  Bantuan  Kredit  Usaha  Rakyat (KUR) [3] .  Jenis-jenis  bantuan  ini  di  salurkan  oleh
pemerintah pusat melalui pemerintah daerah kabupaten atau  kota  di  seluruh  Indonesia,  termasuk  Kabupaten Lampung Selatan.
Jumlah  penduduk  miskin  di  Kabupaten  Lampung Selatan  Provinsi  Lampung  pada  tahun  2021  meningkat dibandingkan  dengan  tahun  2020.  Kenaikan  jumlah penduduk  miskin  ini  juga  disebabkan  oleh  peningkatan garis  kemiskinan.  Kabupaten  Lampung  Selatan  saat  ini menempati  peringkat  ketiga  dengan  jumlah  penduduk miskin  sebanyak  145,85  ribu  jiwa [4] .  Harapan pemerintah dengan banyaknya jenis bantuan sosial dapat menjadi  upaya  dalam  menurunkan  angka  tingkat kemiskinan  di  Kabupaten  Lampung  Selatan.  Perlunya klasterisasi  data  jenis  bantuan  sosial  menjadi  upaya
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 14 No. 1 June 30, 2024 – pg. 24
pemerintah  dalam  melakukan  intervensi  prioritas penerima Bansos menjadi tepat sasaran.
Klasterisasi atau pengelompokan data adalah sebuah proses  yang  dilakukan  untuk  mengelompokkan  data  ke dalam  kategori  tertentu  dengan  tujuan  menentukan jumlah  kluster [5] .  Klasterisasi  merupakan  suatu  teknik dalam data mining yang digunakan untuk mengelompokkan data dengan maksud memaksimalkan kesamaan di dalam setiap kelompok dan meminimalkan kesamaan  di  antara  kelompok-kelompok  tersebut [6] . Salah  satu  algoritma  yang  sering  digunakan  dalam data mining untuk melakukan proses clustering adalah algoritma K-Means.  K-Means  merupakan  algoritma  yang  cukup terkenal dalam dunia data mining untuk mengelompokkan dataset ,  terutama  karena  keunggulan  kesederhanaan algoritmanya [7] .
K-Means adalah suatu metode yang digunakan untuk mengelompokkan  objek-objek  yang  sama  dan  saling berkorelasi  dalam  suatu clustering non-hirarki [8][9] .  K- Means  mengatur  pembatasan  pemisahan  data  ke  dalam klaster,  di  mana  data  dengan  karakteristik  serupa ditempatkan dalam klaster yang sama,  sementara dataset dengan karakteristik yang berbeda dikelompokkan dalam kelompok  yang  berbeda [10] .  Terkait  dengan permasalahan  dalam  penelitian  ini  yaitu  intervensi penerima  prioritas  Bansos  yang  belum  tepat  sasaran disebabkan  oleh  beberapa  faktor  salah  satunya  adalah banyaknya  jenis  bantuan.  Hal  ini  menyebabkan permasalahan  seperti  penyaluran  Bansos  yang  tidak merata,  kesulitan  dalam  pemantauan  dan  evaluasi,  serta duplikasi data calon penerima bantuan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  pengujian  akurasi klasterisasi  data  algoritma  K-Means  dengan  melakukan analisis kinerja  algoritma  yang  di implementasikan pada klasterisasi  data  intervensi  prioritas  penerima  bantuan sosial  berdasarkan  tingkat  kemiskinan  pada  setiap kecamatan di Kabupaten Lampung Selatan.

## 2. METODOLOGI
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  metode  kuantitatif  eksperimental.  Metode eksperimental  merupakan  salah  satu  pendekatan  dalam penelitian  kuantitatif  dimana  peneliti  mengontrol  satu atau  lebih  variabel  bebas (independent  variable), mengendalikan variabel-variabel lain yang berhubungan, dan  mengamati  dampak  dari  pengaturan  tersebut terhadap variabel terikat (dependent variable) [11] . Penelitian ini  menganalisis  kinerja  algoritma  K-Means.  K-Means merupakan  salah  satu  dari  berbagai  algoritma  yang diterapkan  dalam  teknik Data  Mining untuk  melakukan proses  pengelompokan (clustering) [12][13] . Data  mining adalah  proses  menggunakan  pendekatan  tertentu  untuk
menemukan pattern atau  informasi  tertentu  dalam sekumpulan  data [14] .  Algoritma  K-Means clustering mampu mengelompokkan data berdasarkan jarak antara data dalam kelompok yang sudah ditentukan [15] . Langkah-langkah  dalam  menjalankan  algoritma  K- Means adalah sebagai berikut [16][17] : (1) Memilih jumlah klaster k;
(2) Menentapkan nilai awal secara acak (centroid);
(3) Menemukan  jarak  terpendek  dari  setiap  data  ke centroid menggunakan  persamaan  jarak Euclidean sebagaimana yang didefinisikan dalam rumus (1):
𝑑(𝑥, 𝜇) = √∑ 𝑛 𝑖 = 1 (𝑥 𝑖 − 𝜇 𝑖 ) 2 (Rumus 1)
dimana 𝑥 adalah data, 𝜇 adalah centroid , dan 𝑛 adalah jumlah data;
(4) Klasifikasi data dilakukan dengan memilih kelompok terdekat berdasarkan jarak yang paling kecil;
(5) Menghasilkan centroid baru dengan menghitung rata- rata dari kluster tersebut menggunakan rumus (2):
𝐶 𝑘 = 1 𝑛𝑘 ∑ 𝑑 𝑖 (Rumus 2)
dimana nk adalah jumlah data dalam cluster k, dan di adalah jumlah nilai jarak yang termasuk dalam setiap cluster;
(6) Lakukan  langkah  ketiga  hingga  kelima  hingga pergeseran centroid tidak  melebihi  batas  toleransi kesalahan yang telah ditentukan.
(7) Jika  syarat  langkah  keenam  terpenuhi,  maka centroid ( 𝜇 ) pada iterasi terakhir digunakan sebagai parameter untuk mengklasifikasikan data.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  akurasi klasterisasi  data  intervensi  prioritas  penerima  bantuan sosial yang di implementasikan menggunakan algoritma K-Means. Berikut merupakan tahapan K-Means yang di implementasikan  pada  klasterisasi  data  intervensi prioritas penerima Bansos:
(1) Memilih atau menentukan jumlah klaster k . Pada penelitian  ini  data  intervensi  penerima  bantuan  sosial dikelompokan menjadi klaster yaitu C3 = Rumah Tangga Hampir  Miskin  (RTHM),  C2  =  Rumah  Tangga  Miskin (RTM),  C1  =  Rumah  Tangga  Sangat  Miskin  (RTSM). Sampel data yang digunakan dalam klasterisasi data untuk menentukan  intervensi  penerima  bantuan  sosial berdasarkan kecamatan di Kabupaten Lampung Selatan terdapat pada Tabel 1.
(2)  Menentukan  nilai  awal  secara  acak (centroid). Dalam penelitian ini nilai awal ditentukan secara acak dan didapatkan nilai awal dari setiap klaster yang dicantumkan pada Tabel 2.
Tabel 1. Nilai Awal Centroid Nilai Awal (centroid) Jumlah Data (Penduduk) Tidak/Belum Bekerja  Wiraswasta  Pegawai Swasta  Petani C1 336 572 322 2359 C2 990 1648 908 6718 C3 6027 11383 6107 48066
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 14 No. 1

## Tabel 2. Sampel Data Uji
No  Kecamatan Jumlah Data (Penduduk) Tidak/Belum Bekerja  Wiraswasta  Pegawai Swasta  Petani 1 Bakauheni 871 1805 897 6453 2 Candipuro 2339 3660 2071 16165 3 Jati Agung 5345 8889 4691 36864 4 Kalianda 3543 5649 2961 22453 5 Katibung 2673 5109 2685 20211 6 Ketapang 1737 2724 1468 10711 7 Merbau Mataram 2764 4443 2268 17997 8 Natar 6027 11383 6107 48066 9 Palas 2213 3444 1879 14583 10 Penengahan 1632 2627 1353 10432 11 Rajabasa 948 1720 865 6573 12 Sidomulyo 2231 3858 1958 16298 13 Sragi 1180 2046 1072 8439 14 Tanjung Bintang 3560 5971 3212 24508 15 Tanjung Sari 1471 1924 1057 8253 16 Way Panji 366 572 322 2359 17 Way Sulan 990 1648 908 6718
(3)  Melakukan  perhitungan  Euclidean  Distance untuk  menentukan  jarak  antara  setiap  data  dengan centroid (pusat klaster) rumus (1).
𝑑 1 = √ (871 − 336) 2 + (1805 − 572) 2 +(897 − 322) 2 + (6453 − 2359) 2 = 4347,180 𝑑 2 = √ (2339 − 990) 2 + (3660 − 1648) 2 + (2071 − 908) 2 + (16165 − 6718) 2
= 9821,727
𝑑 3 = √ (5345 − 6027) 2 + (8889 − 11383) 2 + (4691 − 6107) 2 + (36864 − 48066) 2 = 11583,394
𝑑 4 = √ (3543 − 336) 2 + (5649 − 572) 2
(2961 − 322) 2 + (22453 − 2359) 2 = 21137,501
𝑑 5 = √ (2673 − 990) 2 + (5109 − 1648) 2
(2685 − 908) 2 + (20211 − 6718) 2 = 14143,189
𝑑 6 = √ (1737 − 6027) 2 + (2724 − 11383) 2 + (1468 − 6107) 2 + (10711 − 48066) 2 = 38862,562
𝑑 7 = √ (2764 − 336) 2 + (4443 − 572) 2 + (2268 − 322) 2 + (17997 − 2359) 2 = 16407,736
𝑑 8 = √ (6027 − 990) 2 + (11383 − 1648) 2 + (6107 − 908) 2 + (48066 − 6718) 2 = 43090,931
𝑑 9 = √ (2213 − 6027) 2 + (3444 − 11383) 2 + (1879 − 6107) 2 + (14583 − 48066) 2 = 34879,243
𝑑 10 = √ (1632 − 336) 2 + (2627 − 572) 2 + (1353 − 322) 2 + (10432 − 2359) 2 = 8493,464
𝑑 11 = √ (948 − 990) 2 + (1720 − 1648) 2 + (865 − 908) 2 + (6573 − 6718) 2 = 172,690
𝑑 12 = √ (2231 − 6027) 2 + (3858 − 11383) 2 + (1958 − 6107) 2 + (16298 − 48066) 2 = 33128,998
𝑑 13 = √ (1180 − 336) 2 + (2046 − 572) 2 + (1072 − 322) 2 + (8439 − 2359) 2 = 6357,194
𝑑 14 = √ (3560 − 990) 2 + (5971 − 1648) 2 + (3212 − 908) 2 + (24508 − 6718) 2 = 18630,237
𝑑 15 = √ (1471 − 6027) 2 + (1924 − 11383) 2 + (1057 − 6107) 2 + (8253 − 48066) 2 = 41482,614
𝑑 16 = √ (366 − 336) 2 + (572 − 572) 2 + (322 − 322) 2 + (2359 − 2359) 2 = 30,000
𝑑 17 = √ (990 − 990) 2 + (1648 − 1648) 2 + (908 − 908) 2 + (6718 − 6718) 2 = 0,000
(4) Melakukan klasifikasi data klaster terdekat berdasarkan jarak yang paling kecil terdapat pada Tabel 3.
Tabel 3. Klasifikasi Klaster Terdekat
No Kecamatan Jumlah Data (Penduduk) Tidak/ Belum Bekerja Wiraswasta Pegawai Swasta Petani Jarak Antara Data dan Centroid Klaster 1 Bakauheni 871 1805 897 6453 4347,180 C2 2 Candipuro 2339 3660 2071 16165 9821,727 C3 3 Jati Agung 5345 8889 4691 36864 11583,394 C3
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 14 No. 1
No Kecamatan Jumlah Data (Penduduk) Tidak/ Belum Bekerja Wiraswasta Pegawai Swasta Petani Jarak Antara Data dan Centroid Klaster 4 Kalianda 3543 5649 2961 22453 21137,501 C3 5 Katibung 2673 5109 2685 20211 14143,189 C3 6 Ketapang 1737 2724 1468 10711 38862,562 C3 7 Merbau Mataram 2764 4443 2268 17997 16407,736 C3 8 Natar 6027 11383 6107 48066 43090,931 C3 9 Palas 2213 3444 1879 14583 34879,243 C3 10 Penengahan 1632 2627 1353 10432 8493,464 C3 11 Rajabasa 948 1720 865 6573 172,690 C1 12 Sidomulyo 2231 3858 1958 16298 33128,998 C3 13 Sragi 1180 2046 1072 8439 6357,194 C2 14 Tanjung Bintang 3560 5971 3212 24508 18630,237 C3 15 Tanjung Sari 1471 1924 1057 8253 41482,614 C3 16 Way Panji 366 572 322 2359 30,000 C1 17 Way Sulan 990 1648 908 6718 0 C1
(5)  Menghitung  rata-rata  dari  kluster  untuk mendapatkan centroid baru menggunakan rumus (2) yang ditampilkan pada Tabel 4.
𝐶 1 (𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝐵𝑒𝑙𝑢𝑚 𝐵𝑒𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎) = 1 3 (948 + 366 + 990) = 768
𝐶 1 (𝑊𝑖𝑟𝑎𝑠𝑤𝑎𝑠𝑡𝑎) = 1 3 (1720 + 572 + 1648)                 = 1313,333
𝐶 1 (𝑃𝑒𝑔𝑎𝑤𝑎𝑖 𝑆𝑤𝑎𝑠𝑡𝑎) = 1 3 (865 + 322 + 908)             = 698,333
𝐶 1 (𝑃𝑒𝑡𝑎𝑛𝑖) = 1 3 (6573 + 2359 + 6718)                         = 5216,667
𝐶 2 (𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝐵𝑒𝑙𝑢𝑚 𝐵𝑒𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎) = 1 2 (948 + 366 + 990) =  1152
𝐶 2 (𝑊𝑖𝑟𝑎𝑠𝑤𝑎𝑠𝑡𝑎) = 1 2 (1720 + 572 + 1648)           = 1970
𝐶 2 (𝑃𝑒𝑔𝑎𝑤𝑎𝑖 𝑆𝑤𝑎𝑠𝑡𝑎) = 1 2 (865 + 322 + 908)       = 1047,500
𝐶 2 (𝑃𝑒𝑡𝑎𝑛𝑖) = 1 2 (6573 + 2359 + 6718)                    = 7825
𝐶 3 (𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝐵𝑒𝑙𝑢𝑚 𝐵𝑒𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎) = 1 12 (948 + 366 + 990) = 192
𝐶 3 (𝑊𝑖𝑟𝑎𝑠𝑤𝑎𝑠𝑡𝑎) = 1 12 (1720 + 572 + 1648)         = 328,333
𝐶 3 (𝑃𝑒𝑔𝑎𝑤𝑎𝑖 𝑆𝑤𝑎𝑠𝑡𝑎) = 1 12 (865 + 322 + 908)     = 174,583
𝐶 3 (𝑃𝑒𝑡𝑎𝑛𝑖) = 1
12 (6573 + 2359 + 6718)                 = 1304,167
Tabel 4. Nilai Baru Centroid Nilai Baru (Centroid) Jarak Terdekat Dengan Centroid Tidak/Belum Bekerja Wiraswasta Pegawai Swasta Petani C1 768 1313,333 698,333 5216,667 C2 1152 1970,000 1047,500 7825,000 C3 192 328,333 174,583 1304,167
Dari  hasil  pengujian  algoritma  K-Means  diatas menggunakan  data  sampel  17  kecamatan  yang  ada  di Kabupaten Lampung Selatan, menunjukkan hasil bahwa data  klaster  yang  menjadi  intervensi  prioritas  penerima bantuan sosial adalah penduduk dengan status pekerjaan “Tidak atau Belum Bekerja” yang ditunjukkan pada hasil nilai jarak terdekat dengan Centroid yaitu C1 = 768, C2 = 1152, dan C3 = 192.

## Pembahasan
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  Tabel  4 menyatakan bahwa data klaster yang  menjadi intervensi prioritas  penerima  bantuan  sosial  adalah  penduduk dengan status pekerjaan “Tidak atau Belum Bekerja” yang ditunjukkan pada hasil nilai jarak terdekat dengan Centroid yaitu C1 = 768, C2 = 1152, dan C3 = 192.
Pada penelitian [18] hasil pengolahan data dilakukan dengan  melakukan cluster data  menjadi  2  kelompok. Klasterisasi  menggunakan  algoritma  K-Means  dengan
menentukan nilai K=2 sehingga diperoleh bahwa cluster 0 berjumlah  115  penduduk  dan cluster 1  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.
Pada  penelitian [19] berdasarkan  hasil  pengolahan data dengan Rapidminer studio versi 5.3 terdapat 87 data yang termasuk cluster 1 dengan status penerima bantuan sosial  tepat  sasaran,  193  data  yang  termasuk cluster 2 dengan status penerima bantuan sosial dipertimbangkan, dan  56  data  yang  termasuk cluster 3  dengan  status penerima bantuan sosial tidak tepat sasaran.
Pada  penelitian [20] berdasarkan  hasil  pengujian dengan  membandingkan  hasil  pengelompokan  pada metode  K-Means  konvensional  terbukti  bahwa  KMNB memberikan  akurasi  tertinggi  sebesar  100%  sedangkan K-Means konvensional memiliki akurasi sebesar 95.91.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 14 No. 1

## 4. KESIMPULAN
Hasil  pengujian  implementasi  algoritma  K-Means dalam  klasterisasi  data  intervensi  prioritas  penerima bantuan  sosial  di  dapatkan  hasil  nilai  jarak  terdekat dengan Centroid yaitu C1 = 768, C2 = 1152, dan C3 = 192. Dari  temuan  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa implementasi algoritma K-Means dalam klasterisasi data cukup  akurat  dan  diharapkan  dapat  dijadikan  sebagai solusi untuk intervensi prioritas penerima bantuan sosial menjadi tepat sasaran.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Nabila and M. Irham, “Peran DPRD Dalam Pelaksanaan Bantuan Sosial terhadap Masyarakat Sumut,” El-Mal J. Kaji. Ekon. Bisnis Islam , vol. 4, no. 5, pp. 1491 – 1501, 2023, doi:
10.47467/elmal.v4i5.1957.
[2]  H. Nurrifqi Fakhri Fikrillah, S. Hudawiguna, C. Juliane, and P. Studi Rekayasa Sistem Informasi, “Klasifikasi Penerima Bansos Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” JATISI (Jurnal Tek.
Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 10, no. 1, pp. 683 – 695, 2023, [Online]. Available: https://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jatisi/article/v iew/3624
[3] F. Darmawan, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan Penerima Bantuan Sosial Menggunakan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ) dan Profile Matching Berbasis Web,” Semrestek , 2021.
[4]  I. A. Juliannisa, A. Artino, A. Maulana, and H. Sikumbang, “Analisa Konsep Pembangunan Wilayah Kabupaten Lampung Selatan Dan Kabupaten Cilacap,” Ekon. dan Bisnis , vol. 9, no. 1, pp. 56 – 78, 2022, doi: 10.35590/jeb.v9i1.4505.
[5]  I. Inayah Mohamad, I. A. Salihi, and K. C. Pelangi, “Penerapan Metode K -Means Untuk Clustering Penjualan Suku Cadang Kendaraan Viar (Studi Kasus: CV. Gotama Viar Gorontalo),” J. Ilm. Ilmu Komput. Banthayo Lo Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 10 – 17, 2023, doi: 10.37195/balok.v1i2.399.
[6] R. Muliono and Z. Sembiring, “Data Mining Clustering Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Klasterisasi Tingkat Tridarma Pengajaran Dosen,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 2502 – 714, 2019.
[7]  Y. N. Dewi, H. Rianto, C. Budihartanti, and F. W. Fibriany, “Penerapan Metode K -Means Dalam Menentukan Kelompok Pendalaman Materi Ujian Nasional,” J. Inf. Syst. Applied, Manag. Account. Res. , vol. 6, no. 1, p. 26, 2022, doi:
10.52362/jisamar.v6i1.670.
[8]  R. R. A. Aria, S. Susilowati, and I. R. Rahadjeng,
“Data Mining Menentukan Cluster Penerima Program Bantuan dengan Metode K- Means,” Remik , vol. 7, no. 1, pp. 291 – 300, 2023, doi:
10.33395/remik.v7i1.12030.
[9]  F. I. Putri, R. Damayanti, and Kismiantini, “Penerapan Algoritma K -Means Untuk Mengelompokan Kecamatan Di Kabupaten Gunungkidul Berdasarkan Program Keluarga Harapan,” Pros. Semin. Nas. Mat. Stat. dan Apl. , vol. 2, pp. 408 – 418, 2022.
[10] W. Warisa and N. Nurahman, “Perbandingan Performa Cluster Model Algoritma K-Means Dalam Mengelompokkan Penerima Bantuan
Program Keluarga Harapan,” J. Sist. Info. Bisnis , vol. 13, no. 1, pp. 20 – 28, 2023, doi:
10.21456/vol13iss1pp20-28.
[11]  R. Akbar, R. A. Siroj, M. Win Afgani, and Weriana, “Experimental Reseacrch Dalam Metodologi Pendidikan,” J. Ilm. Wahana Pendidik. , vol. 9, no. Vol 9 No 2 (2023): Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan, pp. 465 – 474, 2023, [Online]. Available: https://jurnal.peneliti.net/index.php/JIWP/article /view/3165
[12] A. Ikhwan and N. Aslami, “Implementasi Data Mining untuk Manajemen Bantuan Sosial Menggunakan Algoritma K- Means,” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 208 – 217, 2020, doi:
10.36294/jurti.v4i2.2103.
[13]  L. G. Rady Putra and A. Anggrawan, “Pengelompokan Penerima Bantuan Sosial Masyarakat dengan Metode K- Means,” MATRIK J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 21, no. 1, pp. 205 – 214, 2021, doi:
10.30812/matrik.v21i1.1554.
[14] E. A. Saputra and Y. Nataliani, “Analisis Pengelompokan Data Nilai Siswa untuk Menentukan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode Clustering K- Means,” J. Inf. Syst. Informatics , vol. 3, no. 3, pp. 424 – 439, 2021, doi: 10.51519/journalisi.v3i3.164.
[15] A. Pangestu and T. Ridwan, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Pengelompokan Pelanggan Berdasarkan Kubikasi Air Terjual Menggunakan Weka,” JUST IT  J. Sist. Informasi, Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 11, no. 3, pp.
67 – 71, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.umj.ac.id/index.php/just- it/article/view/11591
[16]  Y. Dharma Putra, M. Sudarma, and I. B. A. Swamardika, “Clustering History Data Penjualan Menggunakan Algoritma K- Means,” Maj. Ilm.
Teknol. Elektro , vol. 20, no. 2, p. 195, 2021, doi: 10.24843/mite.2021.v20i02.p03.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 14 No. 1
[17]  D. Kurniadi, Y. H. Agustin, H. I. N. Akbar, and I. Farida, “Penerapan Algoritma k -Means Clustering untuk Pengelompokan Pembangunan Jalan pada Dinas Pekerjaan Umum dan Penataan Ruang,” Aiti , vol. 20, no. 1, pp. 64 – 77, 2023, doi:
10.24246/aiti.v20i1.64-77.
[18] N. Nurahman and J. Susanto, “Klasterisasi Data Penerima Bantuan Langsung Tunai Menggunakan Algoritma K- Means,” JURIKOM (Jurnal Ris.
Komputer) , vol. 10, no. 2, p. 461, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i2.5807.
[19] H. Aria Alfaizi, K. Auliasari, and M. Orisa, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Langsung Tunai Dana Desa Menggunakan Metode
Fuzzy Ahp,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 4, pp. 2374 – 2381, 2023, doi:
10.36040/jati.v7i4.7521.
[20] M. F. Asikin, “Penentuan Penerima Bantuan Ternak Menggunakan Algoritma K-Means \& Naïve Bayes,” J. … , vol. 2, no. 2, pp. 641 – 649,
2017, [Online]. Available: http://download.garuda.kemdikbud.go.id/article.p hp?article=871445%5C&val=10384%5C&title=Pe nentuan Penerima Bantuan Ternak Menggunakan Algoritma K-Means  Nave Bayes