<p>Dalam era digital dan teknologi informasi saat ini, pengelolaan data menjadi krusial untuk mendukung efektivitas program pemerintah, terutama dalam penyaluran bantuan sosial. Program Keluarga Harapan (PKH) merupakan salah satu program yang signifikan dalam upaya penanggulangan kemiskinan di Indonesia. Di Kantor Kecamatan Medan Timur, ketersediaan data penerima PKH menjadi kunci untuk mengoptimalkan penyaluran bantuan dan memastikan pemerataan. Namun, pengolahan data mengalami kesulitan dalam menentukan daerah dengan peningkatan atau penurunan penerima bantuan karena perubahan jumlah penduduk, penerima bantuan, dan anggaran setiap tahun.Untuk mengatasi masalah ini, data mining dengan proses klasterisasi diterapkan untuk mengamati perkembangan kemiskinan di Kecamatan Medan Timur. Klasterisasi data, yang merupakan teknik analisis data untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristik, menjadi penting untuk memahami pola-pola penerima manfaat PKH. Algoritma K-Means digunakan untuk membagi data penerima PKH ke dalam beberapa klaster, dengan tujuan meminimalkan varians intra-klaster dan memaksimalkan varians antar-klaster.Penerapan algoritma K-Means diharapkan dapat memberikan pemahaman mendalam tentang pola-pola atau kelompok penerima bantuan di wilayah tersebut, sehingga dapat menjadi dasar dalam menyusun strategi yang lebih efektif untuk memahami perkembangan setiap kelurahan di Kecamatan Medan Timur.</p>