PEMETAAN PENDUDUK PENERIMA BANTUAN SOSIAL DESA WARU JAYA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING

Abstract

Bagi pemerintah Indonesia masalah kemiskinan merupakan masalah lama yang belum dan sulit untuk diselesaikan. Pemerintah sendiri telah melakukan beberapa upaya dalam melakukan pengentasan kemiskinan melalui program bantuan sosial diantaranya Bantuan Langsung Tunai (BLT), Program Keluarga Harapam (PKH) dll. Berdasarkan hasil survey yang dilakukan bantuan yang di berikan pemerintah kepada penduduk tidak sesuai dengan apa yang mereka butuhkan. Satu kesulitan yang terkadang dihadapi oleh pemerintah dalam proses penangan kemiskinan adalah proses pembagian bantuan sosial yang tidak merata dan tidak tepat sasaran. Penyaluran bantuan sosial oleh pemerintah yang disalurkan kepada Desa Waru Jaya diberikan kepada penduduk miskin/rentan miskin. Namun terdapat beberapa kendala. Kendala tersebut dikarnakan banyak data yang belum diolah sehingga memungkinkan proses penentuan penerima bantuan sosial tidak tepat sasara. Untuk mengatasi masalah tersebut, dibutuhkan metode penerapan data mining agar penyaluran bantuan ini tepat sasaran. Oleh karena itu dibutuhkan metode klasterisasi (clustering) yang merupakan pengelompokan item data. Banyak metode klasterisasi yang diusulkan oleh para ahli, salah satunya adalah k-means method atau metode k-means yang termasuk dalam metode berbasis partisi, dimana metode ini membagi data kedalam sejumlah kelompok. Metode k-means merupakan algoritma klasterisasi yang paling sering digunakan karena prosesnya sederhana untuk diimplementasikan dan dijalankan. Selain mampu melakukan klasterisasi dan mudah diadaptasi, operasi matematis dalam metode k-Means juga relatife lebih sederhana