KLASTERISASI MASYARAKAT KURANG MAMPU DI KELURAHAN DURIAN KOTA MEDAN UNTUK OPTIMALISASI PENYALURAN BANTUAN SOSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA ORDERING POINTS TO IDENTIFY THE CLUSTERING STRUCTURE

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan masyarakat kurang mampu di Kelurahan Durian Kota Medan guna mendukung optimalisasi penyaluran bantuan sosial menggunakan algoritma OPTICS (Ordering Points to Identify the Clustering Structure). Data yang digunakan merupakan data sosial-ekonomi masyarakat yang meliputi pendapatan, pengeluaran, pekerjaan, tingkat pendidikan, dan jumlah tanggungan dengan jumlah sebanyak 800 data, yang setelah preprocessing menjadi 789 data. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data (cleaning, encoding, feature engineering, dan normalisasi), penentuan parameter menggunakan k distance plot dan grid search, proses clustering dengan algoritma OPTICS, serta evaluasi menggunakan Silhouette Index. Hasil penelitian menunjukkan bahwa parameter optimal diperoleh pada nilai min_samples = 15, max_eps = 0,3, dan xi = 0,030 dengan nilai Silhouette Index sebesar 0,2409. Proses clustering menghasilkan 4 cluster utama yaitu tidak mampu, kurang mampu, mampu, dan sangat mampu, serta sejumlah data yang teridentifikasi sebagai noise. Algoritma OPTICS terbukti mampu mengidentifikasi struktur data dengan variasi kepadatan yang berbeda serta mendeteksi outlier secara otomatis. Hasil klasterisasi divisualisasikan menggunakan reachability plot dan scatter plot untuk mempermudah interpretasi. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam meningkatkan ketepatan sasaran penyaluran bantuan sosial melalui pendekatan berbasis data.