## PENERAPAN METODE K-MEANS UNTUK PROSES PENENTUAN GOLONGAN PENERIMA ZAKAT (MUSTAHIQ) DI YAYASAN DANA SOSIAL AL-FALAH MALANG
Eka Puji Lestari 1 , Ali Mahmudi 2 , Sentot Achmadi 3 Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia ekapujilestari2697@gmail.com

## ABSTRAK
Yayasan  Dana  Sosial  Al-Falah  Malang  atau  YDSF  merupakan  lembaga  Pendayagunaan  Dana,  dan Penghimpun  Dana  yang  memiliki  beberapa  program  bantuan  diantaranya  yaitu  Pendidikan,  Soskem,  Dakwah, Masjid  dan  Yatim.  Dalam  proses  penentuan  golongan  penerima  zakat  atau  mustahiq  sampai  saat  ini  masih dilakukam  secara  manual.  Sehingga  membutuhkan  waktu  yang  lama  dan  memiliki  kemungkinan  terjadi kesalahan saat menentukan golongan penerima zakat atau mustahiq. Sehingga  dapat menimbulkan kesenjangan sosial karena perbedaan jumlah zakat yang diterima mustahiq.
Pada penelitian ini, dibuatlah sebuah sistem yang menerapkan metode K-Means untuk proses penentuan golongan  penerima  zakat  (mustahiq)  yang  tepat  sasaran  dan  cepat.  Sehingga  dapat  memudahkan  lembaga  dan dapat mempersingkat waktu dalam pengolahan data. Kriteria yang digunakan pada sistem ada 13 kriteria yaitu pekerjaan,  pendapatan,  pekerjaan  istri,  pendapatan  istri,  jumlah  anak,  tanggungan,  kepemilikan  rumah,  lantai rumah,  dinding  rumah,  elektronik,  transportasi,  daya  listrik  dan  biaya  listrik.  Sistem  yang  dirancang menggunakan bahasa pemograman PHP ( Hypertext Preprocessor ) dengan Database MySQL. Hasil pengujian sistem dengan  menerapkan  metode K-Means untuk proses penentuan golongan penerima zakat (mustahiq), menghasilkan tingkat akurasi 75%. Pengujian algoritma ini dilakukan dengan membandingkan golongan  pada  data  lama  dengan  golongan  hasil  perhitungan.  Dengan  adanya  sistem  ini  diharapkan  dapat membantu lembaga YDSF dalam penentukan golongan penerima zakat (mustahiq) dengan cepat dan akurat.
Kata kunci : K-Means, golongan penerima zakat (mustahiq), lembaga zakat, zakat, php, MySQL.
1. PENDAHULUAN

## 1.1  Latar Belakang
Yayasan  Dana  Sosial  Al-Falah  (YDSF)  adalah Lembaga  Amil  Zakat  Nasional  (LAZNAS)  yang didirikan pada tanggal 1 Maret 1987 oleh para tokoh, ulama,  dan  pengusaha  muslim  di  Masjid  al-Falah Surabaya. YDSF merupakan lembaga Pendayagunaan Dana, dan Penghimpun Dana yang memiliki beberapa program  bantuan  diantaranya  Pendidikan,  Soskem, Dakwah, Masjid dan Yatim.
Ketepatan dalam proses penyaluran zakat untuk golongan  mustahiq  sangat  diperhatikan  oleh  YDSF, dimana  kriteria  dan  pertimbangan  lainnya  harus diperhitungkan  sebagai  alternatif  dalam  penilaian agar  penyaluran  lebih  tepat  dan  tidak  salah  sasaran. Namun  dalam  proses  penyaluran  zakat,  biasanya sering  terjadi  kendala  untuk  penentuan  golongan penerima  zakat  atau  mustahiq  berdasarkan  data  hasil survei. Kendala tersebut dikarenakan banyaknya data mustahiq  yang  membuat  kesulitan  dalam  memproses data  karena  membutuhkan  waktu  yang  lama  dan memiliki kemungkinan yang lebih besar menghasilkan  kesalahan  saat  menentukan  golongan penerima  zakat  atau  mustahiq.  Sehingga    dapat menimbulkan  kesenjangan  sosial  karena  perbedaan jumlah zakat yang diterima mustahiq.
Proses  pengolahan dan penyimpanan data hasil survei  mustahiq,  YDSF  sudah  menggunakan  peran teknologi yaitu Microsoft Excel dan Microsoft Word. Setelah  melakukan  survei  data  calon  mustahiq  di
masukan  secara  manual  lagi  ke  Microsoft  Word dan kemudian  di  rekap  lagi  pada  Microsoft  Excel . hal tersebut  membutuhkan  waktu  yang  lama  dalam memproses data dan penentuan golongan mustahiq.
Oleh  karena  itu,  perlu  adanya  pengembangan sistem  yang  dapat  membantu  lembaga  dalam menentukan golongan penerima zakat atau mustahiq. Dalam  proses  penentuan  golongan  mustahiq,  yaitu berdasarkan kriteria hasil survei yang kemudian akan diproses  dengan  perhitungan  metode  K-Means. Karena  metode  tersebut  mengelompokan  data berdasarkan kriteria yang memiliki karekteristik yang sama, selain itu metode K-means dapat mengelompokan  objek  besar  sehingga  mempercepat proses pengelompokan. Sehingga dapat mempersingkat waktu dalam memproses data.

## 1.2  Rumusan Masalah
Sehubungan  dengan  latar  belakang  yang diuraikan, maka dirumuskan beberapa masalah yaitu : 1. Bagaimana membuat  Aplikasi yang  dapat menghasilkan  laporan  dalam  waktu  yang  cepat dan akurat ?
2. Bagaimana membuat aplikasi penentuan golongan penerima zakat atau mustahiq dengan menggunakan  metode  K-means  di  Yayasan  Dana Sosial Al-Falah Malang ?

## 1.3  Batasan Masalah
Batasan  masalah  dari  pembuatan  aplikasi dengan  menggunakan  metode  K-Means  untuk proses penentuan golongan penerima zakat atau mustahiq di Yayasan  Dana  Sosial  Al-Falah  Malang  adalah sebagai berikut :
1. Data  yang  digunakan  adalah  data  mustahiq  yang ada pada YDSF.
2. Kriteria  yang  digunakan  ada  13  yang  terdiri  dari pekerjaan, pendapatan, pekerjaan istri, pendapatan istri,  jumlah  anak,  tanggungan,  kepemilikan rumah,  lantai  rumah,  dinding  rumah,  elektronik, transportasi, listrik, dan  biaya listrik.Metode yang digunakan  adalah  metode K-Means,  digunakan untuk  menentukan  golongan  penerima  zakat  atau mustahiq.
3. Bahasa  yang  digunakan  untuk  mengembangkan sistem  adalah  bahasa  pemrograman  Php  dengan database MySQL.
4. Aplikasi yang akan di kembangkan  berbasis web.
5. Data set yang digunakan 40 data.

## 1.4 Tujuan
Tujuan  yang  hendak  dicapai  dalam  perancangan sistem ini adalah sebagai berikut:
1. Untuk membuat aplikasi yang dapat menghasilkan laporan yang lebih cepat dan akurat.
2. Membuat aplikasi dengan menerapkan metode K- Means dalam rangka penentuan golongan penerima zakat atau mustahiq di kota Malang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1  Penelitian Terkait
Dalam  suatu  penelitian  diperlukan  dukungan hasil-hasil  penelitian  yang  telah  ada  sebelumnya, yang berkaitan dengan penelitian tersebut. Begitupun dengan penelitian penentuan mustahiq juga diperlukan  dukungan  hasil  dari  penelitian  yang  telah ada.
Di tahun 2016, Afrianty dan Umbara mengembangkan sistem pendukung keputusan menentukan  kelayakan  calon  penerima  zakat  dengan menerapkan  metode Multi-factor  Evaluation  Prosses (MFEP).  Dalam  penelitian,  mereka  mengungkapkan bahwa  calon  penerima  zakat  yang  direkomendasikan yaitu  yang  memiliki  bobot  yang  paling  besar  dari perhitungan  yang  menggunakan  metode  MFEP, dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan  yaitu  kondisi kemampuan  keluarga,  pendapatan  dan  tanggungan, tempat tinggal, kepemilikan barang dan karakter.[1]
Di  tahun  berikutnya  (2017),  Sulastri  dan Ghufroni mengembangkan sistem untuk pengelompokan  penderita Thalassaemia dengan menerapkan  metode  K-means.  Penelitian  mereka menggunakan  kriteria  yang  terdiri  dari  umur,  Hb level  dan  jumlah  darah  dengan  tujuan  untuk mengelompokan data kriteria penderita Thalassaemia. Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa penderita Thalassaemia menggunakan  algoritma  K- means clustering menjadi  3  kelompok,  yaitu  untuk
kelompok  1  berjumlah  214  data,  kelompok  2 berjumlah  138  data,  dan  kelompok  3  berjumlah  23 data. Dalam penggunaan metode K-Means penentuan titik  pusat  awal  ( centroid )  sangat  berpengaruh terhadap jumlah iterasi yang akan dihitung.[2]
Di  tahun  berikutnya  (2018),  Iswara  dan kawan-kawan  mengembangkan  sistem  pendukung keputusan    untuk  menentukan  mustahiq  (penerima zakat)  menggunakan  metode fuzzy AHP  (F-AHP). Penelitian  mereka  menggunakan  beberapa  kriteria yaitu  status  anak,  jumlah  penghasilan,  jumlah tanggungan  dan  nilai  raport  anak.  Kriteria  tersebut akan menentukan mana yang paling layak mendapatkan dana zakat. Hasil penelitian menunjukan  bahwa  jika  hasil  perhitungan  jumlah bobot  alternative  besar  sama  dengan  jumlah  bobot batas maka berhak menerima zakat.[3]

## 2.2  Metode K-Means
K-Means clustering merupakan  salah  satu metode yang mengelompokan data ke dalam satu atau lebih kelompok/ cluster . Dalam satu kelompok/ cluster memiliki  anggota  berupa  data-data  yang  memiliki karakteristik  yang  sama  dan  data  yang  memiliki karakteristik  yang  berbeda  dikelompokan  dengan kelompok/ cluster yang  lain  sehingga  dalam  satu kelompok/ cluster memiliki data yang tingkat variasinya kecil [4].
langkah-langkah  untuk  melakukan  proses  cluster dengan metode K-Means adalah sebagai berikut [5] : 1. Pilih jumlah cluster k.
2. Inisialisasi kpusat clusterini bisa dilakukan dengan berbagai  cara.  Namun  yang  paling  sering  dilakukan adalah  dengan  cara  random.  Pusatpusat  cluster diberiduberi nilai awal dengan angkaangka random. 3.  Alokasikan  semua  data/  objek  ke  cluster  terdekat. Kedekatan  dua  objek  ditentukan  berdasarkan  jarak kedua objek tersebut. Demikian juga kedekatan suatu data  ke  cluster  tertentu  ditentukan  jarak  antara  data dengan pusat cluster.
Dalam  tahap  ini  perlu  dihitung  jarak  tiap  data  ke tiap  pusat  cluster.  Jarak  paling  antara  satu  data dengan  satu  clustertertentu  akan  menentukan  suatu data  masuk  dalam  cluster  mana.  Untuk  menghiutng jarak  semua  data  ke  setiap  tiitk  pusat  cluster  dapat menggunakan teori jarak Euclidean yang dirumuskan sebagai berikut:
4.  Hitung  kembali  pusat  cluster  dengan  keanggotaan cluster  yang  sekarang.  Pusatcluster  adalah  ratarata dari data/objek dalam cluster tertentu. Jika dikehendaki  bisa  juga  menggunakan  median  dari cluster  tersebut.  Jadi  rata-rata  (mean)  bukan satusatunya ukuran yang bisa dipakai.
5.  Tugaskan  lagi  setiap  objek  memakai  pusat  cluster yang baru. Jika pusat cluster tidak berubah lagi maka
proses  clustering  selesai.  Atau,  kembali  ke  langkah nomor 3 sampai pusat cluster tidak berubah lagi. [6]

## 3. METODE PENELITIAN
3.1  Analisis Sistem
Sistem  proses  penentuan  golongan  penerima zakat  (mustahiq)  yang  akan  dibuat    berbasis  web dengan  menggunakan  metode  K-Means.  Data  yang digunakan  adalah  data  Penerima  zakat  (mustahiq)  di Yayasan Dana Sosial Al-Falah di Kota Malang.
Diharapkan  sistem  yang  dikembangkan  dengan menerapkan  metode  K-Means,  dapat  membantu lembaga untuk menentukan golongan penerima zakat (mustahiq)  sehingga  dapat  mempersingkat  waktu dalam penentuan golongan penerima zakat (mustahiq)  dan  mengolah  data.  Dengan  begitu  dapat menanggulangi kesalahan dalam menentukan golongan  penerima  zakat  (mustahiq)  saat  penyaluran zakat  karena  salah  sasaran,  sehingga  terjadinya kesenjangan  sosial  karena  adanya  perbedaan  jumlah zakat yang diterima.
Desain  sistem  penentuan  golongan  penerima zakat  (mustahiq)  dikembangkan  dalam  penelitian  ini
menggunakan  metode  K-Means  di  tunjukkan  pada gambar 1

## Gambar 1 Desain Arsitektur
Blok diagram sistem pada Gambar 1  dapat diketahui langkah  awal  sebelum  menjalankan  aplikasi  yaitu admin sebagai  hak  ases    membuka  sistem  kemudian login.  Setelah  masuk  kedalam  sistem admin menginputkan data mustahiq. Kemudian data tersebut di proses  menggunakan  metode K-Means dan  masuk kedalam  database.  Lalu  muncul  hasil  berupa golongan mustahiq yang menerima zakat.

## 3.2 Flowchart
Sistem Flowchart yang dibuat untuk
menggambarkan  alur  dari  sistem  ini  adalah  sebagai berikut :
Gambar 2 Flowchart K-Means
Penjelasan flowchart sistem pada gambar 2 yaitu: 1. Home Saat admin membuka  sistem, admin sebagai  hak ases  penuh  dapat  memasukan username dan password .  Setelah  masuk  dan  muncul  tampilan home , admin dapat melihat visi misi YDSF. 2. Data Mustahiq Saat admin masuk  pada  data  mustahiq, admin dapat melihat data mustahiq dan dapat menambahkan  data  mustahiq  baru  dengan
kriteria-kriteria  yang telah di tentukan . Pada saat menambah data baru dan ternyata data sudah  ada maka  data  tidak  akan  di  proses  dan admin akan dikembalikan  pada  halaman  data  mustahiq. Namun  apabila  data  mustahiq  baru  yang diinputkan  belum  ada  maka  data  akan  di  simpan ke  data  mustahiq  lalu  ada button proses  yang digunakan  untuk  memproses  data  mustahiq menggunakan  metode  K-Means.  Setelah  data  di proses  data  akan  disimpan  secara  otomatis  di
menu  Laporan  dan  menu  golongan  dan  hasil proses  akan  muncul.  Hasil  proses  berupa golongan penerima zakat atau mustahiq. Selain itu di  menu  data  mustahiq admin dapat  menghapus dan mengubah data. 3. Laporan
Menu  laporan  terdapat  data  mustahiq  yang lengkap  dengan  kriteria-  kriterianya.  Pada halaman  laporan  terdapat  fitur export  to  excel untuk mencetak data ke excel. 4. Logout Menu Logout berfungsi  untuk admin yang  ingin keluar  dari  sistem  dan  akan  di  kembalikan  ke halaman login .

## 3.3  Struktur Menu
Struktur  menu  merupakan  struktur  yang menampilkan  menu  apa  saja  yang  terdapat  didalam aplikasi. Struktur menu yang akan dirancang di dalam aplikasi ini ditunjukan seperti pada Gambar 3.

## Gambar 3 Struktur Menu
Gambar  3  adalah  alur  menu  secara  keseluruhan, admin dapat  melakukan  proses login, input ,  ubah, delete data  mustahiq  dan  menampilkan  hasil golongan mustahiq.

## 4.    HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1  Implementasi
1. Halaman Data Mustahiq
Halaman  ini  berfungsi  untuk  menampilkan nama  dan  alamat  mustahiq  serta  terdapat  fitur edit dan delete untuk  menambah,  mangubah  dan menghapus  data  mustahiq.  Selain  itu,  juga  terdapat fitur  pencarian  dan  proses  untuk  metode  K-Means, seperti pada Gambar 4.

## Gambar 4 Halaman Data Mustahiq

## 2.  Halaman Tambah data baru
Menu  data  baru  berfungsi  untuk  menambahkan data  mustahiq.  Terdapat  kolom  kriteria  yaitu  nama, alamat, pendidikan, pekerjaan, pendapatan, pekerjaan istri,  pendapatan  istri,  jumlah  anak,  tanggungan, kepemilikan  rumah,  lantai  rumah,  dinding  rumah, elektronik, transportasi, daya listrik, dan biaya listrik. Kemudian  setelah  semua  data  sudah  di input- kan selanjutnya  pilih Button simpan,  maka  data  akan ditambahkan  ke  tabel  halaman  data  mustahiq  dan  ke database.  Data  yang  tampil  pada  halaman  mustahiq yaitu  nama  mustahiq dan alamat  mustahiq.  Tampilan halaman input data dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5 Halaman input data baru
3. Halaman Golongan Halaman golongan menampilkan hasil perhitungan dari  metode K-Means saat button proses di  klik.  Tampilan  halaman  seperti  yang  ditunjukkan pada Gambar 6
Gambar 6 Halaman Golongan

## 3. Halaman Laporan
Halaman  Laporan  menampilkan  data  mustahiq secara lengkap dengan golongan penerima zakat yang dihasilkan  dari  perhitungan  K-Means.  Pada  halaman laporan  terdapat  fitur export  to  excel dimana  admin dapat  mencetak  data  mustahiq.Tampilan  halaman seperti pada Gambar 7 dibawah ini.

## Gambar 7 Halaman Laporan

## 4.2 Pengujian sistem
Pengujian  sistem  merupakan    tahap  uji  coba sistem untuk menguji setiap fungsi vital agar nantinya dapat  diambil  kesimpulan  apakah  sistem  berjalan dengan baik sesuai tujuan awal pembuatan aplikasi. a. Pengujian fungsional sistem

## Tabel 1 Pengujian Sistem
No. Fungsi Yang Diuji B G 1. Login √ - 2. Halaman Data Santri
a. Tambah Data √ - b. Ubah Data √ - c. Hapus Data √ -
3. Golongan √ - 4. Laporan √ 5. Export to excel √ 6. Logout √ - Keterangan :
 B  : Berhasil
 G  : Gagal
Berdasarkan    hasil  pungujian  fungsional  yang telah  dilakukan  mendapatkan  hasil  bahwa  semua halaman, button dan laporan pada sistem yang dibuat telah berhasil dan berjalan dengan baik.
b. Pengujian User Pengujian user bertujuan  untuk  mengetahui apakah  sistem  sudah  berjalan  dengan  baik  atau belum.  Pengujian  dilakukan  terhadap  20  responden yaitu  staf-staf  dari  Yayasan  Dana  Sosial  Al-Falah Malang  dan  masyarakat.  Kuesioner  berisi  7 pertanyaan tentang aplikasi.
Berdasarkan  hasil  dari  pengisihan  kuesioner yang didapatkan peneliti dari responden
menghasilkan  persentase  yang  dapat  dilihat  pada Tabel 2.
Tabel 2 Pengujian User No Pertanyaan
Penilaian Se tu ju K ur an g se tu ju Ti da k Se tu ju 1. Apakah ukuran dan warna font tulisan terlihat jelas ? 95% 5% 0% 2. Apakah warna tombol dan background pada aplikasi sudah terlihat jelas? 80% 20% 0% 3. Apakah alur menu pada program mudah dipahami? 85% 15% 0% 4. Apakah form-form yang ada pada program sudah jelas dan mudah digunakan? 70% 30% 0% 5. Apakah kriteria data yang digunkan sesuai dengan kriteria mustahiq yang ada di Yayasan Dana Sosial Al-Falah Malang? 95% 5% 0% 6. Apakah sistem ini lebih mempermudah pekerjaan anda dalam menentukan Golongan penerima zakat (mustahiq)? 95% 5% 0% 7. Apakah sistem ini lebih mempercepat pekerjaan anda dalam dalam menentukan Golongan penerima zakat (mustahiq)? 85% 15% 0%

## 4.3  Pengujian metode K-means
Algoritma  K-Means  diperkenalkan  oleh  J.B. MacQueen  pada  tahun  1976.  Metode  ini  mempartisi data ke dalam cluster (kelompok) sehingga data yang memiliki  karakteristik  yang  sama  dikelompokkan  ke dalam  cluster  yang  sama  dan  data  yang  mempunyai karakteristik  berbeda  dikelompokkan  ke  dalam kelompok yang lain [7]. Berikut  perhitungan metode K-Means  pada  studi  kasus  Yayasan  Dana  Sosial  Al- Falah  dalam  menentukan  golongan  penerima  zakat (mustahiq):
1. Pembacaan Data Training
Langkah  pertama  dalam  menentukan  data  yang akan  dianalisis  dengan  metode  K-Means  adalah membaca  data training .  Pada  kasus  penentuan penerima  zakat  atau  mustahiq  ada  sejumlah  40  data training . Adapun data training yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 3
Tabel 3 Data Training No Nama Alamat Golongan 1 Ilan Baskoro Sukun miskin 2 Doni Sumarti Dieng fakir 3 Mulyono Pakis miskin 4 Susilo Wahyu Klojen miskin 5 joko Sancaya Mendalawangi miskin 6 Sugeng Satriyani Pakis miskin 7 Abi Matsaleh Sukun fakir 8 Raitia Ribut Klojen miskin 9 Putra Tahiron Klojen fakir 10 Fauziah Galbi Klojen miskin 11 Rahman Kurdi Sukoharjo miskin 12 Rodzikin Pratama kedung kandang fakir 13 iliyas fahmi kedung kandang miskin 14 Kurniawan kedung kandang fakir 15 yudha sukun fakir 16 Dono janah Klojen miskin 17 Ataraya said sukun fakir 18 imam Khafidu sukun miskin 19 hamzah mutakin sukun miskin 20 Budiono sudari sukun miskin 21 ahmad satria lowokwaru miskin 22 Sumawito fathan Binangun miskin 23 Irawan agus Kalipare miskin 24 fadil abidin Kalipare fakir 25 yusuf suwiknyo Kalipare fakir 26 Yanto hasan Kalipare miskin 27 Sukardi Sukun fakir 28 Edi wahyu Arjosari miskin 29 Imam andowu Arjosari miskin 30 Limin kaselo Arjosari miskin 31 Rama Rohman Arjosari fakir 32 Busri Rofiq Arjosari fakir 33 winarsi lowokwaru fakir 34 Rimanto kedung kandang miskin 35 Ratanto akbar Klojen fakir 36 M.ghozali Sukun fakir 37 M.imam sukun fakir 38 Suwarto rahman Klojen miskin 39 bambang krisna rejosari miskin 40 m.rofii blimbing fakir
Data Training pada tabel 3 terdapat nama, alamat dan golongan.  Lalu  ada  13  data  kriteria  yang  akan dilakukan  proses  perhitungan  selanjutnya.  Adapun data kriteria tersebut dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4 Kriteria Data No Kriteria 1 Pekerjaan 2 Pendapatan 3 Pekerjaan istri 4 Pendapatan istri 5 Jumlah anak 6 Tangggungan 7 Kepemilikan rumah 8 Lantai rumah 9 Dinding rumah 10 Elektronik 11 Transportasi 12 Daya listrik 13 Biaya listrik

## 2. Memberikan bobot pada setiap kriteria
Memberikan  bobot  pada  setiap  kriteria  memiliki tujuan yaitu agar semua data menjadi angka sehingga dapat dilakukan perhitungan. Cara memberikan bobot dapat dilihat pada Tabel 5
Tabel 5 Bobot pekerjaan Pekerjaan Bobot Guru 1 Karyawan 2 Buruh 3 Wiraswasta 4 kuli 5
Petani 6
Tabel  5  menunjukan  nilai  bobot  pekerjaan,  setiap kriteria  harus  memiliki  bobot  agar  dapat  dilakukan perhitungan.
Adapun  data  kriteria  yang  sudah  diberikan  bobot masing-masing seperti Tabel 6.

## Tabel 6 Bobot Kriteria
3. Menentukan  jumlah cluster dan  nilai  awal centroid Proses perhitungan penentuan golongan penerima zakat  (mustahiq)  akan  digolongkan  menjadi  2 golongan yaitu Fakir dan Miskin, sehingga memerlukan  2 cluster dan  2 centroid untuk  proses perhitungan berikutnya. centroid awal dapat ditentukan secara random dari data mustahiq. Adapun nilai titik awal atau centroid dapat dilihat pada Tabel 7.
4. Menghitung  jarak  setiap  data  ke  pusat cluster menggunakan perhitungan jarak Euclidean.
Proses  ini  bertujuan  untuk  mencari  jarak terpendek  antara  objek  ke centroid dengan  rumus perhitungan  jarak Euclidean. Rumus  yang digunakan yaitu :
Iterasi ke-1 : Perhitungan data 1 untuk centroid 1 dan 2 menggunakan rumus jarak atau Euclidean: Jarak data dengan Centroid 1 :
d(K 1 ,C 1 ) =
=  6.8556 Jarak data dengan centroid 2 : d(K 1, C 2 ) =
=  9.4868 Dari  hasil  perhitungan  di  atas  dapat  disimpulkam bahwa jarak data mustahiq pertama yang paling dekat adalah  cluster  1,  sehingga  mustahiq  pertama
………………(2)
dimasukkan  ke  dalam  cluster  1.  Hasil  perhitungan selengkapnya dapat dilihat pada tabel  Tabel 8.
Tabel 8 Contoh hasil perhitungan data ke setiap
cluster Data ke-i C1 C2 1 6.8556546 9.486832981 2 6.480740698 7.549834435 3 5.744562647 7.745966692 4 7.549834435 8.366600265 5 5.291502622 5 6 0 5.196152423 7 6.633249581 6.244997998 8 6.782329983 8.062257748 9 6.08276253 7.483314774 10 7.549834435 8.602325267
5. Kelompokan data sesuai cluster -nya Kelompokan data sesuai dengan cluster -nya  yaitu data  yang  memiliki  jarak  terpendek.  Jika  C1<C2 maka  jarak  terpendeknya  yaitu  C1,  begitupun sebaliknya.  Adapun  hasil  pengelompokan  data  dapat dilihat pada Tabel 9
Tabel 9 Tabel pengelompokan cluster Data ke-i min Cluster 1 6.8556546 1 2 6.480740698 1 3 5.744562647 1 4 7.549834435 1 5 5 2
6 0 1 7 6.244997998 2 8 6.782329983 1 9 6.08276253 1 10 7.549834435 1
6. Mencari nilai centroid baru Setelah  mendapatkan  label cluster untuk  masing- masing  data,  maka  dicari centroid baru  untuk  iterasi berikutnya  dengan  menjumlahkan  seluruh  anggota masing-masing cluster dibagi jumlah anggota cluster. Adapun  hasil  perhitungan  untuk  mencari centroid baru dapat dilihat di Tabel 10.
Pada  iterasi  berikutnya  perhitungan  di  ulang  dari langkah  ke-4  yaitu  perhitungan  jarak  terdekat  antar data dengan centroid . Centroid yang digunakan yaitu centroid baru  dari  setiap  iterasi  sebelumnya  seperti tabel  10.  Perulangan  atau  iterasi  berhenti  saat  hasil
cluster baru  dari  iterasi  terakhir  sama  dengan cluster dari  iterasi  sebelumnya  atau centroid baru  sama dengan centroid lama.  Hasil clustering dapat  dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11 Hasil clustering Data ke-i Cluster 1 Cluster 2 1 * 2 *
3 *
4 * 5 * 6 * 7 * 8 * 9 * 10 *
11 *
12 * 13 * 14 * 15 * 16 *
17 *
18 * 19 * 20 * 21 * 22 * 23 * 24 * 25 * 26 * 27 * 28 * 29 *
30 * 31 * 32 * 33 * 34 * 35 * 36 * 37 * 38 * 39
* 40 * Keterangan : Cluster 1 : Miskin
Cluster 2 :  Fakir
7. Penguujian Hasil
Dari  hasil  cluster  pada  Tabel  11.  Akan  diuji dengan  data training yang  sudah  memiliki  label sebanyak 40 data. Adapun hasil perhitngan pengujian data  training  dengan  metode  K-Means  dapat  dilihat pada Tabel 12.
Tabel 7 centroid awal
Tabel 10 Hasil centroid baru

## Tabel 12 Hasil Pengujian dengan metode K-Means
Data ke-i Hasil perhitungan K-Means Golongan Data Training 1 Miskin Miskin 2 Miskin Fakir 3 Miskin Miskin 4 Miskin Miskin 5 Fakir Miskin 6 Fakir Miskin 7 Fakir Fakir 8 Miskin Miskin 9 Fakir Fakir 10 Miskin Miskin
Berdasarkan  Tabel  9  dapat  dilihat  persentase untuk Correctly  Clustering adalah  sebesar 75% sementara  persentase  untuk Incorrectly  Clustering adalah  sebesar 25% .  Dimana  dari  40  data  penerima zakat atau mustahiq, ada sebanyak 30 data  berhasil di clustering dengan  benar  dan  sebanyak  10  data  tidak berhasil di clustering dengan benar.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1  Kesimpulan
1. Aplikasi  penentuan  golongan  penerima  zakat (mustahiq)  yang  dibuat  dapat  membantu  lembaga menghasilkan  laporan  dengan  cepat  dan  akurat karena  pada  sistem  terdapat  fitur Export  to  excel, dimana data dapat langsung di export dan dicetak. 2. Perhitungan algoritma
K-Means
dalam menentukan  golongan  penerima  zakat  (mustahiq) mampu menghasilkan tingkat akurasi dengan nilai 75%.  Pengujian  algoritma  ini  dilakukan  dengan membandingkan golongan pada data lama dengan golongan  hasil clustering .  Dimana  dari  40  data penerima  zakat  atau  mustahiq,  ada  sebanyak  30 data  berhasil di clustering dengan benar.
3. Berdasarkan  hasil  pengujian  aplikasi  dengan menggunakan  3 browser yang  berbeda,  semua tampilan dan  fungsi  aplikasi dapat berjalan 100% pada 3 browser yaitu, Mozilla versi 71.0, Chrome versi  78.0.3904.108,  dan  Internet  Explorer Windows 10.
5.2  Saran
1. Aplikasi  penentuan  golongan  penerima  zakat (mustahiq)  ini perlu dilakukan perbandingan hasil pengelompokan  dengan  perhitungan  metode  lain seperti K-Medoids, K-NN, Single Linkage, Fuzzy C-Means dan metode lainnya.
2. Aplikasi ini menggunakan 13 kriteria. Aplikasi ini dapat dikembangkan dengan menambahkan kriteria.
3. Aplikasi  ini  hanya  menentukan  2  golongan penerima  zakat  yaitu  Fakir  dan  Miskin.  Aplikasi
dapat  di  kembangkan  untuk  golongan  penerima zakat  (mustahiq)  yang  lainnya  yaitu  Amil, Mu’allaf,  Hamba  Sahaya,  Gharimin,  Fisabilillah dan Ibnu sabil.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Afrianty,  I.  and  Umbara,  R.,  2016,  November.
Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Menentukan  Kelayakan  Calon  Penerima  Zakat Menerapkan  Multi-Factor  Evaluation  Process (MFEP).  In Seminar  Nasional  Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri .
[2] Sulastri,  H.  and  Gufroni,  A.I.,  2017.  Penerapan data mining  dalam  pengelompokan  penderita thalassaemia. Jurnal  Nasional  Teknologi  dan Sistem Informasi , 3 (2), pp.299-305.
[3]   Iswara,  R.A.,  Santoso,  E.  and  Rahayudi,  B., 2017.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Penentuan Mustahiq (Penerima Zakat)
Menggunakan  Metode  Fuzzy  AHP  (F-AHP). Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi  dan Ilmu Komputer e-ISSN , 2548 , p.964X.
[5] Mahmudi,  A.,  Nataly,  S.  and  Kusyanti,  D.E., 2018 . PENGELOMPOKAN
PEKERJAAN

## PEMBENAHAN
JARINGAN IRIGASI TERSIER DI KABUPATEN MALANG MENGGUNAKAN
METODE K-MEANS CLUSTERING. Sinteks:  Jurnal  Teknik , 7 (1), pp.9-15.
[6]   Efendi,  M.,  2018.  PENERAPAN  METODE  K- MEANS CLUSTERING PADA SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN STATUS GIZI BATITA. JATI (Jurnal Mahasiswa  Teknik  Informatika) , 2 (2),  pp.184- 189.
[7]   Auliasari, K. and Kertaningtyas, M., 2018. Studi Komparasi Klasifikasi Pola Tekstur citra Digital Menggunakan  metode  K-Means  dan  Naïve Bayes. Jurnal Informatika , 18 (2), pp.175-185.