Optimasi Algoritma K-Means Menggunakan Metode Elbow Pada Data Penerima Program Keluarga Harapan (PKH)

Abstrak

Program Keluarga Harapan (PKH) merupakan program pemberian bantuan sosial bersyarat kepada keluarga miskin yang ditujukan kepada keluarga penerima manfaat PKH. Melalui PKH, keluarga miskin didorong untuk memiliki akses dan memanfaatkan pelayanan sosial dasar di bidang kesehatan, pendidikan, pangan dan gizi, perawatan, serta pendampingan. Pada kelurahan Cibabat dan kelurahan Cipageran kecamatan Cimahi Utara terdapat 387 data penerima bantuan PKH pada tahun 2022. Namun belum adanya pengolahan data penerima bantuan PKH tersebut sehingga dalam melakukan pendampingan penerima bantuan PKH belum mendapatkan penglompokan yang sesuai dengan riwayat pendidikan. Berdasarkan latar belakang masalah yang telah dijabarkan, penulis tertarik untuk melakukan Clustering menggunakan Algoritma K-means pada data penerima bantuan PKH. Berdasarkan pengujian metode elbow pada algoritma k-means didapat nilai k yang optimal adalah k=3. Pengelompokan dataset yang digunakan menjadi 3 kelompok cluster, diantranya cluster_0 sebanyak 257 data, cluster_1 sebanyak 75 data, dan cluster_2 sebanyak 55 data. Pada cluster_0 di dominasi oleh peserta lulusan SD sebanyak 173 data, untuk cluster_1 di dominasi oleh peserta tidak sekolah sebanyak 40 data, dan untuk cluster_2 di dominasi peserta tidak sekolah sebanyak 48 data. Pada cluster tersebut didapatkan nilai performa berdasarkan rata-rata avg. within centroid distance_cluster_0 adalah 6.720, avg. within centroid distance_cluster_1 adalah 14.373, avg. within centroid distance_cluster_2 adalah 8.496 dan Davies Bouildin Index adalah 0.816. Hasil penelitian ini diharapkan menjadi acuan bagi pengurus sekretariat PPKH dalam melaksanakan pendampingan masyarakat penerima Program Keluarga Harapan.