CLUSTERING BANTUAN SOSIAL SESUAI TINGKAT KEMISKINAN DI KELURAHAN GIRIKERTO MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS

Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data penduduk miskin di Kelurahan Girikerto pada tahun 2024 berdasarkan tingkat kemiskinan, dengan tujuan mengevaluasi distribusi bantuan sosial yang diterima oleh Penerima Manfaat (PM) sesuai dengan status kemiskinan yang telah ditetapkan oleh Pemerintah Kelurahan Girikerto. Metode yang digunakan adalah klasterisasi dengan algoritma K-Means, diterapkan menggunakan aplikasi RapidMiner. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari Kelurahan Girikerto dan mencakup berbagai jenis bantuan sosial seperti BPNT, PKH, PBI-JK, dan BLT BBM. Proses penelitian mencakup tahap studi literatur untuk memahami dasar teori dan metodologi yang relevan, serta identifikasi dan analisis masalah menggunakan pendekatan CRISP-DM. Data yang diperoleh akan dipersiapkan, dibersihkan, dan dinormalisasi sebelum dianalisis menggunakan algoritma K-Means untuk menghasilkan kelompok-kelompok yang menunjukkan pola distribusi bantuan yang berbeda-beda sesuai dengan tingkat kemiskinan. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan pemahaman lebih dalam tentang efektivitas distribusi bantuan sosial di Kelurahan Girikerto serta memberikan rekomendasi untuk optimalisasi program-program bantuan sosial yang ada.