ANALISIS DATA PROGRAM KELUARGA HARAPAN PADA TINGKAT KEMISKINAN DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY C-MEANS DI KECAMATAN PABEDILAN

Abstract

Kemiskinan, sebagai isu mendasar di Indonesia, tetap menjadi tantangan yang belum teratasi sepenuhnya oleh pemerintah pusat maupun daerah. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk menganalisis data guna mengurangi kemiskinan dan meningkatkan kesejahteraan masyarakat dengan kondisi ekonomi rendah di Kecamatan Pabedilan. Fokusnya adalah Program Keluarga Harapan (PKH), sebuah inisiatif pemerintah Indonesia untuk memberikan bantuan sosial bersyarat kepada Keluarga Miskin (KM) yang diidentifikasi sebagai penerima manfaat PKH. Penelitian ini menggunakan Metode Algoritma Fuzzy C-Means sebagai teknik pengelompokan data. Metode ini terpilih karena sederhana namun efektif dalam mengatasi atribut dengan variasi nilai yang beragam. Dengan memfokuskan analisis pada Kecamatan Pabedilan, penelitian ini diharapkan dapat memastikan bahwa Program Keluarga Harapan memberikan manfaat optimal bagi masyarakat sasaran, serta memberikan kontribusi positif dalam upaya pengurangan kemiskinan di wilayah tersebut. Teknik klaster dipilih sebagai solusi untuk menghadapi variasi nilai atribut, menunjukkan keunggulan dalam konsistensi, akurasi, dan efisiensi waktu komputasi. Hasil penelitian ini Algoritma Fuzzy C-Means pada data penerima PKH Kecamatan Pabedilan, ditemukan tiga cluster, Cluster 0: 473 items Karakteristik nominal: 633,333-1,600,000 (masuk dalam nominal besar). Cluster 1: 656 items Karakteristik nominal: 18,666-250,000 (masuk dalam nominal kecil). Cluster 2: 1,572 items Karakteristik nominal: 300,000-583,333 (masuk dalam nominal sedang).