## KLASTERISASI PENERIMA BANTUAN LANGSUNG TUNAI (BLT) DANA DESA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Tasyifa Nafsiah Muthmainnah, Apriade Voutama, Ade Andri Hendriadi Sistem Informasi, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur Karawang, Indonesia 2010631250023@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Kemiskinan merupakan salah satu hambatan bagi perkembangan ekonomi baik ditingkat nasional maupun daerah. Salah satu program bantuan yang diluncurkan adalah BLT DD. Salah satu kendala yang sering dihadapi pemerintah dalam penanganan kemiskinan adalah kurangnya akurasi dalam proses distribusi bantuan dana sosial. Oleh  karena  itu,  tujuan  dari  penelitian  ini  dengan  melakukan  klasterisasi  pada  data  calon  penerima  BLT  DD. Penelitian ini menggunakan metode CRISP-DM dengan Algoritma K-Means clustering. Hasil dari penelitian ini adalah terbentuk 2 cluster yang dimana C0 dengan kategori Tidak Layak yaitu sebanyak 291 kepala keluarga, dan C1 dengan kategori tidak layak sebanyak 302 kepala keluarga.  Hasil pengujian evaluasi dengan menggunakan Davies  Bouldin  Index  mendapatkan  nilai  sebesar  0.46.  Hasil  dari  Davies  Bouldin  Index  menunjukkan  bahwa kualitas cluster yang dihasilkan oleh Algoritma K-Means memiliki tingkat kekompakan yang baik, diukur dari jarak antara pusat cluster dan seberapa jauh titik-titik dalam cluster tersebut dari pusat cluster.
Kata Kunci : Algoritma K-Means, BLT DD, CRISP-DM, Kemiskinan

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan  adalah  salah  satu  hambatan  bagi perkembangan  ekonomi  baik  ditingkat  nasional maupun  daerah.  Di  Indonesia  kemiskinan  telah menjadi permasalahan yang berkepanjangan dan sulit untuk diatasi [1].
Pemerintah  memiliki  tanggung  jawab  untuk mengatasi  kemiskinan  sesuai  dengan  ketentuan perundang-undangan  yang  berlaku.  Dalam  rangka meningkatkan kesejahteraan masyarakat tidak mampu di  setiap  wilayah,  pemerintah  daerah  bekerja  sama dengan  Kementerian  Sosial  meluncurkan  berbagai program  bantuan.  Salah  satu  program  bantuan  yang diluncurkan  adalah  Bantuan  Langsung  Tunai  Dana Desa  (BLT  DD).  BLT  DD  adalah  bentuk  dukungan keuangan  yang  diberikan  kepada  masyarakat  kurang mampu, dan bantuan ini disalurkan dalam bentuk uang tunai yang berasal dari alokasi dana desa. Melalui BLT DD,  diharapkan  masyarakat  yang  berada  dalam kondisi  ekonomi  rendah  dapat  memperoleh  bantuan yang  dapat  membantu  memenuhi  kebutuhan  dasar mereka [2].
Berdasarkan hasil survei, bantuan yang diberikan pemerintah  kepada  penduduk  seringkali  tidak  sesuai dengan  kebutuhan  mereka.  Salah  satu  kendala  yang sering  dihadapi  pemerintah  dalam  penanganan kemiskinan  adalah  kurangnya  akurasi  dalam  proses distribusi  bantuan  dana  sosial  [3].  Maka  salah  satu upaya untuk meningkatkan efisiensi dalam memberikan  bantuan  sesuai  dengan  kebutuhan masyarakat  dan  proses  pendistribusian  bantuan  dana sosial  dengan  melakukan  proses  data  mining  yaitu dengan pengelompokkan menggunakan Algoritma K- Means.
Terdapat beberapa penelitian sebelumnya dengan menggunakan  algoritma K-Means yaitu  Penelitian yang  dilakukan  oleh  [4]  yang  berjudul  “Sistem Pendukung Keputusan dan Perbandingan Metode C4.5
dengan K-Means untuk Penentu Kelayakan Penerima Program  Keluarga  Harapan”.  Dari  hasil  penelitian tersebut  yaitu  pengujian  performance  dari  kedua metode  tersebut  menunjukkan  bahwa  Software  atau perangkat lunak yang dihasilkan mampu membedakan secara kuantitatif antara Metode C4.5 dengan accuracy rata-rata  sebesar  75,00%  jika  dibandingkan  dengan metode  K-Means  dengan  accuracy  rata-rata  sebesar 31,67 %. Masing-masing menggunakan 3 model data uji.
Penelitian yang dilakukan oleh [5] dengan judul “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  untuk Perencanaan Kebutuhan Obat di Klinik Citra Medika”. Dari  uji  faktual  yang  dilakukan,  ditemukan  bahwa penggunaan  algoritma  K-Means  clustering  untuk memprediksi  persediaan  obat  lebih  mendekati  situasi sebenarnya  dibandingkan  dengan  perencanaan  yang dilakukan secara manual.
Pada penelitian yang dilakukan [6] dengan judul “Data Mining Menentukan Cluster Penerima Program bantuan  dengan  Metode  KMeans”.  Hasil  penelitian tersebut  didapatkan  dengan  berdasarkan  perhitungan yang  diterapkan  menggunakan  algoritma  k-means, dapat dibagi menjadi 2 cluster yaitu cluster rendah dan cluster tinggi. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa 14  provinsi  yang  termasuk  dalam  cluster  rendah  dan 20 provinsi masuk dalam cluster tinggi.
Penelitian  yang  dilakukan  [7]  yang  berjudul  “ Implementasi  Algoritma K-Means  Clustering  Seleksi Siswa  Berprestasi  Berdasarkan  Keaktifan  dalam Proses  Pembelajaran”.  Hasil  penelitian  ini  adalah dapat dibagi menjadi 3 cluster yang meliputi cluster 0 yang mencakup siswa aktif sebanyak 30 siswa, cluster 1 yang mencakup siswa tidak aktif sebanyak 8 siswa, dan  cluster  2  yang  mencakup  siswa  kurang  aktif sebanyak  21  siswa.  Penelitian  yang  dilakukan    [8] yang  berjudul  “  Pemetaan  Siswa  Kelas  Unggulan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering”. Hasil
dari  penelitian  tersebut  menghasilkan  3  cluster, dimana  cluster  1  mencakup  10  siswa  dengan penguasaan pemrograman android, cluster 2 melibatkan 62 siswa yang memiliki kemahiran dalam penguasaan  pemrograman  web,  dan  cluster  3  terdiri dari  48  siswa  yang  memiliki  keahlian  dalam pemrograman dekstop.
Dengan penerapan metode data mining clustering dengan  memanfaatkan  Algoritma  K-Means  dalam mengelompokkan  data  calon  penerima  Bantuan Langsung  Tunai  (BLT)  Dana  Desa.  Penelitian  ini menggunakan metodologi CRISP-DM sebagai langkah dalam penelitian data mining dengan bantuan tools  python .  Hasil  akhir  diharapkan  dapat  menjadi landasan  untuk  merumuskan  rekomendasi  kebijakan yang  lebih  terperinci  dan  ditunjukan  secara  akurat dalam penyaluran BLT DD di Desa Sukamakmur.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Bantuan Langsung Tunai (BLT) Dana Desa Bantuan Langsung Tunai Dana Desa merupakan salah satu program bantuan sosial pemerintah kepada penduduk  suatu  desa  dengan  tujuan  mendukung perekonomian masyarakat [9]. Nilai Bantuan Langsung Tunai (BLT) Dana Desa disediakan dalam jumlah Rp. 600.000 setiap bulan bagi keluarga miskin yang  memenuhi  pernyaratan,  disalurkan  selama periode 3 bulan pertama. Setelah itu, bantuan tersebut berkurang  menjadi  kemudian  Rp.  300.000  per  bulan untuk tiga bulan berikutnya. Bantuan Langsung Tunai (BLT) Dana Desa ini tidak dikenakan pajak [10].
Diharapkan keberadaan BLT DD dapat menjaga daya  beli  masyarakat,  terutama  di  pedesaan,  yang mengalami  penurunan  saat  ini.  Apabila  ekonomi  di kalangan  masyarakat  paling  rendah  dapat  bergairah, hal  ini  pada  akhirnya  dapat  memberikan  kontribusi positif  terhadap  penguatan  ekonomi  nasional. Kebijakan  relaksasi  dalam  penyaluran  BLT  DD menjadi salah satu langkah untuk mencapai tujuan ini [11].

## 2.2. Data Mining
Data  mining  adalah  suatu  cara  penggalian informasi  dari  repositori  database  besar  dengan menerapkan gabungan pembelajaran mesin, identifikasi  pola,  pengelolaan  basis  data,  analisis statistik,  dan  metode  visualisasi.  Data  Mining mempunyai peranan yang sangat penting dalam proses penggalian data manual dari suatu dataset yang belum dikenal  untuk  membentuk  pengetahuan.  Dapat disimpulkan  bahwa  data  mining  adalah  proses pencarian  data  secara  otomatis  bertujuan  untuk membangun model dari database yang memiliki skala besar [12].

## 2.3. Algoritma K-Means
Algoritma K-Means merupakan  algoritma  non- hirarki  yang  digunakan  untuk  clustering  data. Algoritma  K-Means  memulai  dengan  pembentukan partisi klaster awal dan kemudian memperbaiki secara berulang  hingga  tidak  terjadi  perubahan  signifikan.
Tujuan utama dari pengelompokan data ini yaitu untuk mengurangi  nilai  fungsi  objektif  yang  ditetapkan dalam  proses  pengelompokan  [13].  Berikut  ini merupakan langkah-langkah utnuk melakukan optimasi  menggunakan  Algoritma  K-Means,  yaitu [13]:
a. Memilih  jumlah  kluster  (k)  yang  diinginkan untuk dataset.
b. Menentukan  secara  acak  posisi  awal  titik  pusat ( Centroid ) pada tahap awal.
c. Menghitung  jarak  terpendek  dari  setiap  data dengan centroid dengan menggunakan Euclidean Distance .
d. Menghitung kembali pusat cluster menggunakan keanggotaan cluster saat  ini.  Pusat  cluster merupakan nilai rata-rata dari seluruh data dalam cluster.
e. Menghitung ulang setiap objek dengan menggunakan pusat cluster baru (centroid baru).
Langkah ini menandai awal dari iterasi baru. Jika anggota cluster tidak  beralih  ke cluster lain, proses pengelompokan dianggap selesai. Namun, jika terdapat perpindahan anggota cluster , maka kembali  ke  langkah  ke-3  hingga  tidak  ada  lagi perpindahan anggota.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah CRISP-DM ( Cross Industry Standard Process for  Data  Mining ).  Tahapan  dalam  metodologi penelitian dengan menggunakan CRISP-DM mencakup Pemahaman Bisnis ( Business Understanding ), Pemahaman Data
( Data Understanding ),  Persiapan  Data  ( Data  Preparation ), Pemodelan  ( Modeling ),  Evaluasi  ( Evaluation ),  dan Penyebaran  ( Deployment ).  Gambar  3  dibawah  ini merupakan tahapan dari metodologi yang digunakan:

## Gambar 1. Proses tahapan CRISP-DM
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Business Understanding
Pada tahapan pemahaman bisnis difokuskan pada pemahaman  tujuan  kebutuhan  melalui  aspek  bisnis. Selanjutnya, informasi yang terkumpul dijadikan dasar untuk  merancang  rencana  awal  data  mining  untuk
mencapai  tujuan  tersebut.  Tujuan  bisnis  ini  terkait dengan penerapan algoritma K-Means , dengan tujuan agar data calon penerima memberikan BLT DD dapat dimanfaatkan  secara  optimal.  Hal  ini  diharapkan mampu  memberikan  hasil  rekomendasi  yang  relevan untuk pendistribusian BLT DD di Desa tersebut.

## 4.2 Data Understanding
Pada tahap pemahaman data dilakukan pengumpulan  data  calon  penerima  BLT  DD. Kemudian data tersebut dipahami dan dipelajari lebih lanjut apa saja yang dapat dilakukan pada data-data itu. Data  yang  didapat  dari  desa  Sukamakmur  yang digunakan  untuk  menentukan cluster dari  calon penerima BLT DD. Pada pemahaman data terdiri dari beberapa  tahapan  yaitu  mengumpulkan  data  awal (Collect Initial Data), Mendeskripsikan data (Describe Data),  Mengeksplorasi  Data  (Explore  the  Data),  dan Verifikasi Kualitas Data (Verify Data Quality).

## 4.3 Data Preparation
Tahap  selanjutnya  yaitu  persiapan  data.  Pada tahap  persiapan  data  sejumlah  tindakan  dilakukan untuk  membangun  dataset  yang  mengelompokkan calon  penerima  BLT  DD.  Pada  tahap  ini  dilakukan penghapusan atribut yang tidak digunakan yaitu pada atribut  no,  desa,  dusun,  dan  nama  karena  atribut tersebut  hanya  sebagai  identitas  saja.  Maka  jumlah atribut  pada  dataset  menjadi  13  atribut  dari  jumlah awal  17  atrbut.  Kemudian  dilakukan  pengecekan dataset  yang  memiliki  nilai  missing  value  agar  pada saat  pemodelan  nanti  dataset  dapat  dianalisis  dengan baik  dan  optimal.  Setelah  dilakukan  pengecekan missing value terdapat beberapa atribut yang memiliki nilai  missing  value,  maka  dari  itu  dilakukan penghapusan  pada  data  yang  bernilai  missing  value. Setelah proses penanganan pada dataset yang memiliki nilai  missing  value  lalu  dilakukannya  proses pengubahan  tipe  data  dari  atribut  yang  memiliki  tipe data  object  diubah  kedalam  tipe  data  integer  karena pada  saat  pemodelan  hanya  dapat  memproses  data yang bersifat numerik atau integer. Terdapat 9 atribut yang  melakukan perubahan tipe data dari data object menjadi  numerik.  Pada  tahap  ini  data  harus dipersiapkan  dengan  semaksimal  mungkin  karena akan dilakukan proses pengolahan data.

## 4.4 Modeling
Tahap  berikutnya  yaitu  pemodelan  dengan menetapkan teknik data mining yang akan digunakan. menggunakan Jupyter Notebook dengan menggunakan bahasa pemrograman Python . Pemodelan  ini  akan  menggunakan  Algoritma K- Means .  Langkah  pertama  dalam  menggunakan algoritma ini adalah menentukan jumlah cluster yang akan  dibentuk.  Dalam  penelitian  ini,  jumlah  cluster yang  dibentuk  adalah  2  cluster.  Pemilihan  jumlah klaster ini didasarkan pada karakteristik dan  keadaan dataset  yang  digunakan.  Jumlah cluster yang digunakan yaitu 2 cluster pada dataset calon penerima
Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT)  Dana  Desa,  yaitu dengan cluster 0  (C0)  dengan  kategori  Layak,  dan cluster 1  (C1)  dengan  kategori  Tidak  Layak. Penentuan keterangan dapat dilakukan dengan melihat pola  total  penghasilan  pada  setiap  atribut.  Salah  satu atribut yang digunakan untuk menentukan keterangan pada calon penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT) Dana  Desa  adalah  penghasilan  dengan  proses menggunakan  Boxplot  seperti  yang  terlihat  pada Gambar 2.

## Gambar 2. Hasil Boxplot
Hasil dari clustering pada dataset calon penerima Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT)  Dana  Desa mendapatkan  hasil  pada  cluster  0  yang  termasuk kedalam  kategori  layak  berjumlah  291  kepala keluarga,  dan  pada cluster 1  yang  termasuk  kedalam tidak  layak  berjumlah  302  kepala  keluarga.  Berikut merupakan grafik dari hasil jumlah cluster yang dapat dilihar pada Gambar 3 dibawah ini.
Gambar 3. Jumlah dalam setiap cluster

## 4.5 Evaluation
Setelah  proses  pemodelan  selesai,  langkah selanjutnya adalah melakukan evaluasi terhadap hasil pemodelan  untuk  menilai  kualitas  dan  keakuratan cluster  yang  telah  dibentuk.  Evaluasi  ini  dilakukan menggunakan Davies-Bouldin  Index (DBI),  sebuah metrik  yang  umum  digunakan  dalam  analisis klasterisasi  untuk  mengukur  seberapa  baik cluster yang  dihasilkan.  Hasil  dari  proses  evaluasi  dengan menggunakan Davies Bouldin Index (DBI) mendapatkan  nilai  sebesar  sebesar  0.46.  Hasil  dari
DBI  menunjukkan  bahwa  kualitas cluster yang dihasilkan oleh  Algoritma K-Means memiliki tingkat kekompakan yang baik, diukur dari jarak antara pusat cluster  dan  seberapa  jauh  titik-titik  dalam cluster tersebut dari pusat cluster . Semakin rendah nilai DBI, semakin baik model klasterisasi.

## 4.6 Deployment
Tahapan  selanjutnya  setelah  proses  pemodelan dengan  menggunakan  Algoritma K-Means  clustering yang telah dilakukan kemudian melakukan penyusunan  laporan  dan  menyerahkan  hasil  laporan kepada  aparat  pemerintah  desa  yang  bertujuan  agar dapat membantu pihak aparat desa dalam pendistribusian BLT DD dengan tepat sasaran.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Algoritma K-Means dapat  mengelompokkan calon  penerima  BLT  DD  dengan  menghasilkan  2 cluster .  Jumlah  dari  setiap cluster diantaranya  yaitu cluster 0 dengan kategori Layak yang berjumlah 291 kepala keluarga, dan cluster 1 dengan kategori Tidak Layak  yang  berjumlah  302  kepala  keluarga.  Hasil evaluasi  dengan  menggunakan Davies  Bouldin  Index (DBI)  mendapatkan  nilai  sebesar  0.46.  Hasil  dari evaluasi  menunjukkan  bahwa  kualitas cluster yang dihasilkan oleh  Algoritma K-Means memiliki tingkat kekompakan yang baik untuk klasterisasi tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I.  Nasution,  A.  P.  Windarto,  and  M.  Fauzan, “Penerapan Algoritma K-Means Dalam Pengelompokan Data Penduduk Miskin Menurut Provinsi,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 76–83, 2020, doi: 10.47065/bits.v2i2.492.
[2]  I.  N.  Hidayah,  C.  Suhery,  and  R.  Hidayati, “Implementasi Metode K-Modes Dalam Pengelompokan  Penerima  Bantuan  Langsung Tunai,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 6, p. 2102, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5174.
[3]  Sari  Ufriani,  Jasmir,  and  Y.  Arvita,  “Penerapan Algoritma Clustering K-means untuk
Menentukan  Prioritas  Penerima  Bantuan  Dana Sosial PKH di Kelurahan Kampung Singkep,” J. Inform.  Dan  Rekayasa  Komputer(JAKAKOM) , vol.  3,  no.  1,  pp.  342–350,  2023,  doi: 10.33998/jakakom.2023.3.1.726.
[4]  A.  Ma’ruf,  A.  Arifia,  A.  A.  Suryanto,  and  ..., “Sistem Pendukung Keputusan Dan Perbandingan  Metode  C4.  5  Dengan  K–Means Untuk  Penentu  Kelayakan  Penerima  Program Keluarga  Harapan,” Pros.  Sains  dan  … ,  vol.  2,
no.  1,  pp.  272–277,  2023,  [Online].  Available: https://jurnal.pelitabangsa.ac.id/index.php/SAIN TEK/article/view/2168%0Ahttps://jurnal.pelitab angsa.ac.id/index.php/SAINTEK/article/downlo ad/2168/1314.
[5]  L. ‘ Izzah and A. Jananto, “Penerapan Algoritma
K-Means Clustering Untuk Perencanaan Kebutuhan  Obat  Di  Klinik  Citra  Medika,” Progresif J. Ilm.  Komput. , vol. 18, no. 1, p. 69, 2022, doi: 10.35889/progresif.v18i1.769.
[6]  R. R. A. Aria, S. Susilowati, and I. R. Rahadjeng, “Data  Mining  Menentukan  Cluster  Penerima Program  Bantuan  dengan  Metode  K-Means,” Remik ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  291–300,  2023,  doi: 10.33395/remik.v7i1.12030.
[7]  C.  Armayani,  A.  Fauzi,  and  H.  Sembiring, “Implementasi  Data  Mining  Pengelompokan Jumlah  Data  Produktivitas  Ubinan  Tanaman Pangan  Berdasarkan  Jenis  Ubinan  Dengan Metode  Clustering  Dikab  Langkat,” J.  Inform. Kaputama , vol. 5, no. 1, pp. 185–196, 2021.
[8]  J. Hutagalung, “Pemetaan Siswa Kelas Unggulan Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol.  9,  no.  1,  pp.  606–620,  2022,  doi: 10.35957/jatisi.v9i1.1516.
[9]  Ramdani  A  and  Julkarnain  M,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemberian  Bantuan Langsung Tunai Dana DesaMenggunakan Metode  Analytical  Hierarchy  Process,” J. Teknol. Inform. Olat Maras , vol. 1, no. 1, pp. 15–
21, 2023,
[Online]. Available: http://www.jurnal.uts.ac.id/index.php/jurtikom/a rticle/view/3245.
[10]  P.  D.  T.  dan  T.  Kementerian  Desa,  “Panduan Pendataan Bantuan Langsung Tunai – BLT Dana Desa,” E-Book , pp. 1–26, 2020.
[11]  I.  Sofi,  “Efektivitas  Bantuan  Langsung  Tunai Dana Desa Dalam Pemulihan Ekonomi Di Desa,” Indones.  Treas.  Rev.  J.  Perbendaharaan, Keuang. Negara dan Kebijak. Publik , vol. 6, no.
3, pp. 247–262, 2021, doi:
10.33105/itrev.v6i3.280.
[12]  S.  P.  Dewi,  N.  Nurwati,  and  E.  Rahayu, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi Penjualan Produk Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” Build. Informatics, Technol.  Sci. ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  639–648,  2022, doi: 10.47065/bits.v3i4.1408.
[13]  A. Sulistiyawati and E. Supriyanto, “Implementasi  Algoritma  K-means  Clustring dalam  Penetuan  Siswa  Kelas  Unggulan,” J. Tekno Kompak , vol. 15, no. 2, p. 25, 2021, doi:
10.33365/jtk.v15i2.1162.