Data Mining Menggunakan K-Means Clustering untuk Pengelompokan Kelurahan Berdasarkan Sebaran Penerima Bantuan Sosial di Kota Bontang - Ahmad Ramadhan; Muhammad Raffi Rahmmad; Rewinur Raihan Naufal Zakki; Errizal Ade Ragil Khariumayif; Zelli Ghea Mardi Anugrah (Jurnal Pendidikan Tambusai, 2026)
Perkembangan teknologi informasi mendorong instansi pemerintah memanfaatkan data digital untuk mendukung pengambilan keputusan, termasuk dalam penyaluran bantuan sosial. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan wilayah berdasarkan karakteristik penerima bantuan sosial di Kota Bontang menggunakan metode K-Means Clustering. Data penelitian berasal dari Dinas Sosial dan Pemberdayaan Masyarakat Kota Bontang berdasarkan Keputusan Wali Kota Bontang Nomor 100.3.3.3/235/DSPM/2026. Tahap penelitian meliputi pembentukan atribut berdasarkan proporsi kategori bantuan sosial dan jumlah penerima pada setiap kelurahan, normalisasi data menggunakan metode Min-Max, penentuan jumlah kelompok dengan metode Elbow, serta evaluasi hasil menggunakan metode Davies-Bouldin Index. Hasil penelitian menunjukkan jumlah kelompok optimal sebanyak tiga kelompok, yaitu kelompok dengan jumlah penerima rendah, kelompok dengan tingkat kebutuhan kecil hingga menengah, dan kelompok dengan jumlah penerima tertinggi. Nilai Davies-Bouldin Index sebesar 0,7895 menunjukkan kualitas pengelompokan yang cukup baik. Hasil penelitian ini diharapkan dapat mendukung pemerintah daerah dalam menentukan prioritas penyaluran bantuan sosial secara lebih objektif dan tepat sasaran.