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.
