IMPLEMENTASI ALGORITMA CLUSTERING DENGAN MODIFIKASI METODE ELBOW UNTUK MENDUKUNG STRATEGI PEMERATAAN BANTUAN SOSIAL DI KABUPATEN BOJONEGORO

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan hasil clustering dari metode K-Means dan KMedoids untuk pengelompokkan masyarakat per kecamatan di Kabupaten Bojonegoro berdasarkan beberapa jenis Bantuan Sosial. Metode yang digunakan merupakan salah satu dari metode data mining yaitu metode clustering. Sebagai pembanding, digunakan metode clustering yaitu metode KMeans dan K-Medoids. Variabel penelitian yang digunakan adalah data tahunan Bantuan Sosial Keluarga dari Dinas Sosial Kabupaten Bojonegoro sejak tahun 2020 sampai 2021 yang memuat beberapa jenis bantuan, yaitu Bantuan Iuran Daerah, Bantuan Langsung Daerah, Bantuan Langsung Desa, Bantuan Sosial Sembako Terdampak Pandemi COVID-19, dan Program Keluarga Harapan yang berupa data diskrit dengan skala rasio. Diperoleh hasil penelitian dengan modifikasi metode Elbow diperoleh metode clustering terbaik adalah metode K-Means dengan 5 cluster yang optimal. Cluster kecamatan di tahun 2020 dan 2021 berbeda karena pada tahun 2020 lebih fokus pada bantuan pademi COVID-19 sedangkan pada tahun 2021 lebih fokus pada bantuan langsung Daerah dan Desa.