Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Kelompok Prioritas Penerima Bantuan PKH Menggunakan Metode Clustering K-Means Pada Desa Kuala Dendang

Abstract

Program Keluarga Harapan (PKH) dimaknai sebagai program pemberian bantuan sosial bersyarat kepada Keluarga Miskin (KM) setelah ditetapkan sebagai keluarga penerima manfaat PKH. Bantuan ini sangat bermanfaat bagi warga yang membutuhkan. Namun nyatanya penerimaan bantuan PKH ini masih belum merata dan belum tepat sasaran. Dalam pengelolaan data PKH, selain tingkat akurasi data, efisiensi waktu dalam pengelolaan data juga sangat penting. Terdapat kerumitan dalam pengelolaan data yang sangat besar untuk menentukan warga yang menjadi prioritas utama untuk mendapatkan bantuan PKH pada Desa Kuala Dendang. Untuk itu penulis menggunakan data mining dengan metode clustering k-means untuk mempermudah pengelolaan data tersebut.
 Dalam analisis penulis menggunakan data tahun 2020 dengan memakai 6 atribut yaitu nama KK, tunjangan, kondisi rumah, kepemilikan rumah, julah penghasilan, dan status kesejahteraan.Lalu data tersebut diolah dengan menggunakan tools SPSS. Setelah itu diperoleh hasil 3 cluster yaitu Cluster 1 sebagai prioritas pertama memiliki 114 anggota dengan presentase 11%, Cluster 2 sebagai prioritas kedua memiliki 690 anggota dengan presentase 68%, dan Cluster 3 sebagai prioritas ketida memiliki 218 anggota dengan presentase 21%.

Penerapan Algoritma Clustering K-Means Data Mining dalam Pengelompokan Mahasiswa Penerima Beasiswa

“…Pada umumnya beasiswa tersebut biasanya diberikan kepada calon mahasiswa yang memiliki prestasi baik dibidang akademik ataupun non akademik. Seharusnya beasiswa juga harus mempertimbangkan terhadap faktor lainnya seperti nilai yang didapatkan oleh calon mahasiswa tersebut [5], [6].…”