CLUSTERING PENERIMA BANTUAN PANGAN BERBASIS ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENINGKATKAN EFEKTIVITAS PROGRAM SOSIAL DI KOTA/KABUPATEN CIREBON - HIDAYATULLAH, NAUFAL ARIF; Prihartono, Willy; rohman, Fathur (Universitas Lampung, 2025)
Distribusi bantuan sosial pangan sering menghadapi tantangan berupa ketidakmerataan akibat pengelompokan penerima yang belum optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan penerima bantuan sosial di Kota dan Kabupaten Cirebon menggunakan Algoritma K-Means. Variabel utama yang dianalisis meliputi kelurahan, kecamatan, jarak ke lokasi distribusi, dan usia penerima. Algoritma K-Means dipilih karena kemampuannya memproses data besar secara efisien dan menghasilkan klaster yang terpisah dengan baik. Optimalisasi jumlah klaster dilakukan menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI) pada rentang K=2 hingga K=6. Hasil menunjukkan nilai optimal K=3 dengan DBI sebesar 0,505, menghasilkan tiga klaster. Cluster 0 memiliki rata-rata jumlah kelurahan tertinggi (188,434) dan jarak distribusi terpendek (412,873 meter), cocok untuk wilayah padat penduduk. Cluster 1 memiliki jarak distribusi terjauh (2979,891 meter) dan usia penerima rata-rata 49,217 tahun, mencakup area dengan tantangan distribusi yang lebih kompleks. Cluster 2 memiliki jarak distribusi sedang (1422,595 meter) dan usia rata-rata 51,564 tahun, mencerminkan wilayah yang luas tetapi tetap mudah dijangkau. Penelitian ini menunjukkan bahwa Algoritma K-Means mampu meningkatkan efektivitas distribusi bantuan sosial dengan memastikan alokasi yang lebih tepat berdasarkan karakteristik demografis dan geografis penerima.