## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 574 − 583 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1399

## Analisis Kelayakan Penerima Bantuan Covid-19 Menggunakan Metode K–Means
Akris Nursia * , William Ramdhan, Wan Mariatul Kifti
Program Studi Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran, Kisaran, Indonesia Email: 1,* akrisnursia@gmail.com, 2 william.ramdhan052@gmail.com, 3 kifti.inti@gmail.com Email Penulis Korespondensi: akrisnursia@gmail.com Submitted: 14/03/2022 ; Accepted: 21/03/2022 ; Published: 31/03/2022
Abstrak− Pemerintah  memberikan  beberapa  jenis  bantuan  di  masa  pandemi  covid-19  yang  disalurkan  melalui  instansi  masing- masing desa di seluruh indonesia salah satunya adalah Desa Punggulan Kecamatan Air Joman. Jenis bantuan yang telah di salurkan kepada  warga  masyarakat  yaitu,  Bantuan  Sosial  Tunai  (BST),  Bantuan  Jaring  Pengaman  Sosial  (JPS),  Bantuan  Sembako  Non Tunai,  dan  Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT).  Selama  ini  bantuan  yang  diberikan  oleh  Desa  Punggulan  masih  dilakukan  secara manual, sehingga sangat memungkinkan terjadi kesalahan dalam pendataan dan pendistribusian bantuan. Untuk mengatasi masalah tersebut,  penulis  menerapkan  salah  satu  algoritma  data  mining  yaitu  algoritma  K-Means  untuk  menentukan  penerima  bantuan covid-19 yang dilakukan dengan mengumpulkan data kependudukan sesuai dengan atribut yang telah ditentukan. Kemudian dari data  tersebut  dilakukan  pembobotan  untuk  mempermudah  perhitungan  K-Means,  setelah  itu  membangun  sebuah  sistem  untuk mengimplementasikan  algoritma  K-Means  dan  melakukan  pengujian.  Data  penduduk  yang  digunakan  yaitu  50  data  penerima bantuan 2021 sebagai sampel dengan menggunakan 3 atribut yaitu, penghasilan, tanggungan, dan penerima bantuan lain. Hasil dari sistem ini adalah calon penerima bantuan Covid-19 dengan 2 cluster yaitu layak (C1) dan tidak layak (C2).
Kata Kunci: Kelayakan Penerima Bantuan; Algoritma K-Means; Desa Punggulan; Atribut
Abstract −The  government  provides  several  types  of  assistance  during  the  covid-19  pandemic  that  is  distributed  through  the agencies of each village throughout Indonesia, one of which is Punggulan Village  air joman subdistrict. The types of assistance that have been distributed to citizens are Cash Social Assistance (BST), Social Safety Net Assistance (JPS), Non-Cash Sembako Assistance, and Cash Direct Assistance (BLT). So far the assistance provided by Punggulan Village is still done manually, so it is possible to occur errors in the collection and distribution of assistance. To solve the problem, the author applies one of the data mining algorithms, the K-Means algorithm, to determine the recipient of covid-19 assistance that is done by collecting population data  by  the  specified  attributes. Then the data  is  weighted  to  facilitate  the  calculation  of  K-Means,  after  that  build  a  system  to implement the K-Means algorithm and perform testing. Population data used is 50 data recipients of aid 2021 as a sample using 3 attributes,  namely,  income, dependents,  and  other beneficiaries. The  result of this  system  is  prospective  recipients of  Covid-19 assistance with 2 feasible clusters (C1) and unfit (C2).
Keywords : Eligibility of Beneficiaries; K-Means Algorithm; Punggulan Village; Attributes

## 1. PENDAHULUAN
Dampak pandemic Covid 19 terhadap kondisi makro Indonesia bisa dilihat dari beberapa kejadian yaitu karyawan dirumahkan  atau  di  PHK  (Pemutusan  Hubungan  Kerja),  sektor  pelayanan  udara  kehilangan  pendapatan,  jumlah wisatawan menurun, terjadi penurunan tingkat okupansi hotel di Indonesia sebanyak 50%, Hotel, restoran maupun pengusaha  retail  yang  juga  merupakan  penunjang  sektor  wisata  pun  juga  akan  terpengaruh  dengan  adanya  virus Corona  [1].  Berdasarkan  dampak  dari  Covid-19  tersebut  maka  pemerintah  Kabupaten  Asahan  terus  berupaya membantu masyarakat dengan memberikan berbagai jenis bantuan yang telah didistribusikan ke setiap Kecamatan, termasuk  Kecamatan  Air  Joman.  Pendistribusian  bantuan  pada  Kecamatan  Air  Joman  telah  dimulai  sejak  2020. Namun demikian pendistribusian ini masih mengalami kendala yang diantaranya masih banyak masyarakat yang tidak memenuhi syarat menerima bantuan tersebut. Salah satu penyebabnya dikarenakan sulitnya mengelompokkan jumlah penerima bantuan dengan populasi yang besar.
Tercatat dari data kecamatan Air Joman memiliki penduduk sebesar 52175 Jiwa yang tersebar di tujuh desa, dengan  jumlah  populasi  sebesar  itu  maka  penelitian  ini  akan  dibatasi  dengan  jumlah  responden  yang  akan  diteliti hanya pada Desa Punggulan saja. Desa Punggulan sendiri memiliki penduduk 11.083 jiwa dengan menerima jenis bantuan diantaranya  Bantuan Sosial  Tunai  (BST),  Bantuan Jaring  Pengaman  Sosial  (JPS),  Bantuan  Sembako  Non Tunai dan Bantuan Langsung Tunai (BLT) yang akan diteliti berdasarkan kriteria yaitu termasuk masyarakat miskin, tidak bekerja, dan tidak menerima lebih dari satu bantuan. Adapun jenis bantuan di Desa punggulan yaitu:
Tabel 1. Jenis Bantuan Covid-19 Di Desa Punggulan
No Jenis Bantuan Jumlah Penerima Bantuan (KK) 1 Bantuan Sosial Tunai (BST) 915 2 Bantuan Jaring Pengaman Sosial (JPS) 1512 3 Bantuan Sembako Non Tunai 301 4 Bantuan Langsung Tunai (BLT) 73
Melihat  jumlah  populasi  penerima  bantuan  yang  besar  memunculkan  kendala  sulitnya  menentukan  data penerima bantuan yang benar-benar layak menerima bantuan berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan. Berdasarkan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 574 − 583 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1399
permasalahan diatas, data mining dengan metode K-Means Clustering yang berfokus pada pengelompokan data-data penduduk di Desa Punggulan diharapkan mampu mengatasi permasalahan penentuan
K-Means merupakan salah satu algoritma dalam data mining yang bisa digunakan untuk melakukan clustering suatu  data  [2]. K-Means memiliki  tingkat  akurasi  yang  baik  dalam  melakukan  pengelompokkan  [3]. Ide  dasar algoritma K-Means sangatlah  sederhana  yaitu  meminimalkan Sum  of  Squared  Error  (SSE) antara  objek  informasi dengan  berbagai centroid [4]. Clustering adalah  suatu  metode  untuk  mencari  dan  mengelompokkan  data  yang memiliki  kesamaan  karakteristik  ( similarity )  antara  data  yang  satu  dengan  data  yang  lain  [5].  Data-data  yang mempunyai  kesamaan  kriteria  akan  dikumpulkan  kedalam  kelompok  atau cluster yang  dibedakan.  Partisi  data dilakukan  dengan  mencari  nilai  jarak  terdekat  antara  data  dengan  nilai centroid yang  telah  ditetapkan  baik  secara random maupun dengan Initial Set of Centroids , untuk menentukan nilai centroid dengan objek yang berurutan [6]. Algorithma K-means dapat diaplikasikan diberbagai bidang, seperti penelitian yang dilakukan oleh penelitian sebelumnya tentang [7] penerapan “Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan Pada RSUD Pekanbaru”, dimana hasil dari penelitian ini referensi dalam pengambilan keputusan dalam perencanaan dan pengendalian pasokan medis  di  rumah  sakit  tersebut.  Penelitian  tentang  [8]  “Pengelompokan  Perilaku  Mahasiswa  Pada  Perkuliahan E- Learning dengan K-Means  Clustering ”,  dimana  hasil  dari  penelitian  tersebut  dapat  mengelompokkan  sejumlah perilaku mahasiswa Elearning dengan pembagian 3 kluster yaitu mahasiswa dengan jumlah aktifitas yang banyak dan mendapatkan  nilai  tinggi,  mahasiswa  dengan  aktifitas  yang  sedang  dan  mendapatkan  nilai  tinggi  dan  mahasiswa dengan jumlah aktifitas sedikit dan mendapatkan nilai yang rendah.
Adapun tujuan penelitian ini antara lain untuk menganalisis data kelayakan penerima bantuan covid-19 dengan data mining algoritma K-Means dan membangun sistem untuk mempermudah proses penerapan Algoritma K-Means Clustering untuk menentukan layak atau tidaknya menerima bantuan di Desa Punggulan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  dalam  menyelesaikan  penelitian  kelayakan  penerima  bantuan  Covid-19  di  kantor  Balai  Desa  Punggulan, dapat dilihat dari gambar dibawah ini:
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
1. Pengumpulan Data
Merupakan tahap awal untuk mencari informasi yang berhubungan dengan penerapan metode K-Means Clustering untuk menentukan kelayakan penerima bantuan Covid-19 dengan wawancara, observasi dan studi literatur.
2. Analisis Data
Setelah data dikumpulkan dengan menggunakan berbagai teknik pengumpulan data, kemudian data tersebut akan dianalisis,  diolah  dan  disajikan  untuk membantu  menjawab  permasalahan  dalam  menentukan  masyarakat  yang layak atau tidak layak menerima bantuan Covid-19.
3. Perhitungan Menggunakan Algoritma k-means
Tahapan ini merupakan tahapan yang amat penting, dikarenakan algoritma K-Means mengolah data yang nantinya akan diterapkan kedalam system. Mengelompokan setiap data berdasarkan jarak yang paling dekat,  yaitu antara data dengan centroid.
4. Perancangan Sistem

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 574 − 583 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1399
Pada  tahap  ini,  dilakukan  perancangan  atau  desain  sistem  menggunakan  pemodelan  data  UML,  perancangan database dan user interface .
5. Pembangunan Sistem
Pada tahap ini dibutuhkan software Visual Basic 2010 dan database MySQL untuk mendukung pembangunan dan pengujian penelitian yang dilakukan dalam menentukan kelayakan penerima bantuan Covid-19.
6. Pengujian Hasil
Tahap ini dilakukan untuk mengetahui apakah aplikasi yang telah dibangun bekerja dengan baik sesuai dengan tujuan dalam  menentukan penerima bantuan yang sesuai dengan kriteria penerima bantuan yang ada di Kantor Balai Desa Punggulan dengan menggunakan Metode K-Means Clustering diterapkan dalam teknik Data mining . Apabila ada kesalahan maka akan dilakukannya perbaikan sistem kembali sesuai dengan perancangan sistem yang telah dibuat.
7. Implementasi Sistem
Implementasi sistem merupakan tahap penerapan sistem yang akan digunakan jika sistem disetujui agar siap untuk dioperasikan dan serta diimplementasikan di kantor Balai Desa Punggulan untuk menentukan kesesuaian penerima bantuan dikemudian hari.

## 2.2 Data mining
Data  mining merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  menggali  ilmu  pengetahuan  dari  kumpulan  data  untuk menghasilkan ilmu pengetahuan yang dapat dimanfaat-kan untuk kebutuhan prediksi klinis [9]. Teknik data mining digunakan untuk memeriksa basis data berukuran besar sebagai cara untuk menemukan pola yang baru dan berguna [10]. Tidak semua pekerjaan pencarian informasi dinyatakan sebagai data mining . Sebagai contoh, pencarian record individual menggunakan database management system atau pencarian halaman web tertentu melalui kueri ke semua search engine adalah pekerjaan pencarian informasi yang erat kaitannya dengan information retrieval [11].

## 2.2.1 K-Means Clustering
K-Means merupakan salah satu metode pengelompokan data non-hierarki (sekatan) yang berusaha mempartisi data yang ada kedalam bentuk dua atau lebih kelompok[12][13]. Metode ini mempartisi data kedalam kelompok sehingga data  berkarakteristik  sama dimasukkan  kedalam  satu  kelompok  yang  sama dan data  yang  berkarakteristik  berbeda dikelompokkan  kedalam  kelompok  yang  lain.  Algoritma K-Means merupakan  salah  satu  algoritma  dalam  fungsi clustering atau  pengelompokan. Clustering mengacu  pada  pengelompokan  data,  observasi  atau  kasus  berdasar kemiripan objek yang diteliti [14][15].
Secara umum, pengelompokan data clustering menggunakan metode K-Means dilakukan dengan cara:
1. Menentukan jumlah cluster yang akan dibentuk
2. Alokasikan  data  ke dalam cluster secara  random,  untuk pemilihan  bilangan  random pusat  awal cluster harus dengan urutan data.
3. Menghitung  pusat  kelompok  dari  masing-masing  data  kelompok.  Dari  masing-masing centroid akan  diambil rata-rata nilainya. Jika rata-rata dinyatakan sebagai sebuah kelompok, maka i adalah fitur, p adalah dimensi data yang persamaannya adalah untuk menghitung centroid fitur i yang digunakan persamaan 1.
i = 1M∑XjMJ = 1
(1)
Persamaan 1 dilakukan sebanyak p dimensi i=1 sampai dengan i=p
4. Alokasikan  masing-masing  data  ke centroid yang  terdekat  dengan  mengukur  jarak  ruang  yang  dapat  di  cari persamaannya.
d = √(x1 + x2)2 + (y1 + xy2)2 (2)
Alokasikan data ke masing-masing metode K-Means berdasarkan perbandingan jarak antara centroid ke setiap kelompok.
𝑎𝑖1 =   { 1d = min{D(x1, C1)} 0lainnya (3)
ai1 adalah nilai anggota titik xi ke pusat kelompok c1, d adalah jarak terpendek dari data xi ke kelompok setelah dilakukan perbandingan, dan c1 adalah pusat kelompok ke 1.
j = ∑∑aicD(Xi, C1)2ki = 1ni = 1 (4)
n  adalah  jumlah data,  k  adalah  jumlah  kelompok,  ai1  adalah  nilai  anggota  titik  data  xi  ke  kelompok  ci  yang diikuti. a mempunyai nilai 0 atau 1, data merupakan anggota kelompok.
5. Lakukan perhitungan kembali jika masih terjadi perubahan data sampai selesai. Karakteristik  dari  algoritma K-Means adalah  penentuan  titik  pusat  awal cluster karena K-Means dapat membangkitkan titik pusat cluster awal secara random.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 574 − 583 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1399

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan bermacam-macam model matematika yang bergantung pada data alternatif dan kriteria menggunakan metode clustering dengan algoritma k-means .
3.1 Hasil Penerapan Metode Clustering Dengan Algoritma K-Means
Berikut ini tabel 2 merupakan tabel  kriteria yang akan dimasukkan kedalam rumus perhitungan algoritma k-means clustering .
Tabel 2. Data Kriteria No  Kriteria Sumber Data Ketentuan (Nilai) 1 Penghasilan Desa Punggulan Jika penghasilan ≥ 3,000,000, maka nilai nya 1, Jika penghasilan 2.9 juta – 2.5 juta, maka nilai nya 2 dan jika penghasilan < 2,400,000 maka nilainya 3. 2 Tanggungan Desa Punggulan Jika tanggungannya 1 orang, maka nilai 1, jika tanggungannya 2 - 3  orang, maka nilainya 2, jika tanggungannya lebih 3 orang, maka nilainya 3. 3 Penerima Bantuan Desa Punggulan Jika  belum  menerima  bantuan,  maka  nilainya  3,  jika  menerima  1  kali bantuan, maka nilainya 2, jika menerima 2 kali lebih bantuan, maka nilainya 1.
Sumber : Kantor Kepala Desa Punggulan Kecamatan Air Joman, (2022)
Berikut ini adalah Penerapan Metode Clustering Dengan Algoritma K-Means Untuk Menentukan Kelayakan Penerima Bantuan Covid-19 Kantor Kepala Desa Punggulan Kecamatan Air Joman.
Tabel 3. Data Alternatif dan Kriteria Cluster 1, Cluster 2 dan Cluster 3 NO NAMA K1 K2 K3 NO NAMA K1 K2 K3 1 Hiliria Sitorus 3 2 3 26 Atik Sinambela 2 3 3 2 Mbok Jum 3 2 3 27 Warsiam 3 3 2 3 Poni 3 2 2 28 Sepi 3 3 2 4 Sukiyem 2 3 3 29 Lasimah 3 3 2 5 Sadinomo 3 3 3 30 Kasmi 3 3 2 6 Karti 2 3 3 31 Suminan 2 2 2 7 Siti Anur Pulungan 3 3 2 32 Boniyem 3 2 2 8 Slamet 3 3 3 33 Sakinah 2 2 3 9 Tarkum 3 2 2 34 Nasib 3 2 3 10 Siti Maryam 3 2 3 35 Semi 2 1 2 11 Watinah 3 2 2 36 Sukiyem 2 2 3 12 Boerah 2 3 2 37 Misem 3 2 2 13 Saudah 3 3 2 38 Julina 2 2 2 14 Sainem 2 2 2 39 Suriani 3 3 3 15 Nipen 2 3 2 40 Ruslan 2 2 3 16 Satiyem 3 2 3 41 Sitik Aminah 2 3 2 17 Sami 2 3 3 42 Kemis 2 2 3 18 Sakinem 3 3 3 43 Mursinem 2 3 2 19 Jumilah 2 3 3 44 Suyik 3 2 3 20 Tarwan 2 2 3 45 Suparmi 2 2 2 21 Selamet 2 2 3 46 Kamsiah 3 2 2 22 Satik 2 3 3 47 Mugiono 2 3 2 23 Karinah 3 3 2 48 Ramlah 3 3 2 24 Ngatinem 3 3 3 49 Marsini 3 2 2 25 Seno 2 3 3 50 Katno 3 2 2
Proses clustering dengan menggunakan algoritma K-Means memiliki langkah-langkah sebagai berikut:
1. Pengumpulan Data
Data-data yang diperoleh selama proses pengumpulan data terdiri dari modeling, menentukan pusat awal cluster “ centroid ”, menghitung jarak pusat cluster ,  pengelompokan  data,  penentuan  pusat cluster baru,  pengulangan langkah  kedua  sehingga  posisi  data  tidak  mengalami  perubahan,  melakukan  data  pengelompokan  kembali sehingga dihasilkan matrix yang dimisalkan dengan G2.
2. Modeling
Metode K-Means Clustering hanya bisa mengolah data dalam bentuk angka, maka untuk data yang berbentuk nominal harus di Inisialisasikan terlebih dahulu dalam bentuk angka, dengan cara:
a. Urutkan data berdasarkan frekuensi kemunculannya

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 574 − 583 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1399
b. Inisialisasikan  data  tersebut  mulai  dari  data  tertinggi  dengan  nilai  1,  kemudian  data  selanjutnya  2,  3  dan Seterusnya
Terdapat data 50 masyarakat dari beberapa kriteria sebagai berikut, kemudian data tersebut dijadikan Cluster .
Tabel 4. Kelayakan Penerima Bantuan Covid-19 No. NAMA K1 K2 K3 Cluster 1 Hiliria Sitorus 3 2 3 2 Mbok Jum 3 2 3 3 Poni 3 2 2 4 Sukiyem 2 3 3 5 Sadinomo 3 3 3 Cluster 1 6 Karti 2 3 3 7 Siti Anur Pulungan 3 3 2 8 Slamet 3 3 3 9 Tarkum 3 2 2 10 Siti Maryam 3 2 3 11 Watinah 3 2 2 12 Boerah 2 3 2 13 Saudah 3 3 2 14 Sainem 2 2 2 15 Nipen 2 3 2 16 Satiyem 3 2 3 17 Sami 2 3 3 18 Sakinem 3 3 3 19 Jumilah 2 3 3 20 Tarwan 2 2 3 21 Selamet 2 2 3 22 Satik 2 3 3 23 Karinah 3 3 2 24 Ngatinem 3 3 3 25 Seno 2 3 3 26 Atik Sinambela 2 3 3 27 Warsiam 3 3 2 28 Sepi 3 3 2 29 Lasimah 3 3 2 30 Kasmi 3 3 2 31 Suminan 2 2 2 32 Boniyem 3 2 2 33 Sakinah 2 2 3 34 Nasib 3 2 3 35 Semi 2 1 2 Cluster 2 36 Sukiyem 2 2 3 37 Misem 3 2 2 38 Julina 2 2 2 39 Suriani 3 3 3 40 Ruslan 2 2 3 41 Sitik Aminah 2 3 2 42 Kemis 2 2 3 43 Mursinem 2 3 2 44 Suyik 3 2 3 45 Suparmi 2 2 2 46 Kamsiah 3 2 2 47 Mugiono 2 3 2 48 Ramlah 3 3 2 49 Marsini 3 2 2 50 Katno 3 2 2
3. Tentukan Pusat Awal Cluster “ Centroid ” Untuk penentuan awal diasumsikan : a. Diambil data ke- 1 sebagai pusat Cluster Ke-1: (3, 3, 3)
b. Diambil data ke- 2 sebagai pusat Cluster Ke-2: (2, 1, 2).

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 574 − 583 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1399

## 1. Perhitungan Jarak Pusat Cluster
Untuk  mengukur  jarak  antara  data  dengan  pusat cluster digunakan Euclidian distance, kemudian  akan didapatkan matrik jarak sebagai berikut:
𝐷𝑒 = √(𝑋𝑖 − 𝑆𝑖) 2 + (𝑌𝑖 − 𝑇𝑖) 2
Adapun contoh perhitungan jarak data ke-1 pada masing masing cluster sebagai berikut: D(1,1) = √(3 − 3) 2 + (2 − 3) 2 + (3 − 3) 2 =1 D(1,2) √(3 − 2) 2 + (2 − 1) 2 + (3 − 2) 2 =3
Perhitungan  yang  sama  diterapkan    pada    50  data  untuk  mendapatkan  jarak  dari  setiap  data  terhadap  pusat cluster, Sehingga hasil perhitungan jarak selengkapnya adalah
Tabel 5. Hasil Iterasi Pertama No  K1  K2  K3 Jarak Terpendek Anggota  C1  C2  No  K1  K2  K3 Jarak Terpendek Anggota  C1  C2 1 3 2 3 1 C1 1 0 26 2 3 3 1 C1 1 0 2 3 2 3 1 C1 1 0 27 3 3 2 1 C1 1 0 3 3 2 2 1,41 C1 1 0 28 3 3 2 1 C1 1 0 4 2 3 3 1 C1 1 0 29 3 3 2 1 C1 1 0 5 3 3 3 0 C1 1 0 30 3 3 2 1 C1 1 0 6 2 3 3 1 C1 1 0 31 2 2 2 1 C2 1 0 7 3 3 2 1 C1 1 0 32 3 2 2 1,41 C1 1 0 8 3 3 3 0 C1 1 0 33 2 2 3 1,41 C1 1 0 9 3 2 2 1,41 C1 1 0 34 3 2 3 1 C1 1 0 10 3 2 3 1 C1 1 0 35 2 1 2 0 C2 0 1 11 3 2 2 1,41 C1 1 0 36 2 2 3 1,41 C1 1 0 12 2 3 2 1,41 C1 1 0 37 3 2 2 1,41 C1 1 0 13 3 3 2 1 C1 1 0 38 2 2 2 1 C2 0 1 14 2 2 2 1 C2 0 1 39 3 3 3 0 C1 1 0 15 2 3 2 1,41 C1 0 0 40 2 2 3 1,41 C1 1 0 16 3 2 3 1 C1 1 0 41 2 3 2 1,41 C1 1 0 17 2 3 3 1 C1 1 0 42 2 2 3 1,41 C1 1 0 18 3 3 3 0 C1 1 0 43 2 3 2 1,41 C1 1 0 19 2 3 3 1 C1 1 0 44 3 2 3 1 C1 1 0 20 2 2 3 1,41 C1 1 0 45 2 2 2 1 C2 0 1 21 2 2 3 1,41 C1 1 0 46 3 2 2 1,41 C1 1 0 22 2 3 3 1 C1 1 0 47 2 3 2 1,41 C1 1 0 23 3 3 2 1 C1 1 0 48 3 3 2 1 C1 1 0 24 3 3 3 0 C1 1 0 49 3 2 2 1,41 C1 1 0 25 2 3 3 1 C1 1 0 50 3 2 2 1,41 C1 1 0
Kolom Pertama menunjukkan nilai jarak data terhadap titik pusat Cluster pertama, kolom kedua menunjukkan nilai jarak data terhadap pusat cluster kedua, kolom ketiga menunjukkan nilai jarak data terhadap pusat cluster ketiga.
2. Penentuan Pusat Cluster Baru
Karena C 1 memiliki 45 anggota maka perhitungan cluster baru menjadi :
C1 =( 3+3+3+2+3+2+3+3+3+3+3+2+3+2+3+2+3+2+2+2+2+3+3+3+2+2+3+3+3+3
+3+2+3+2+3+3+2+2+2+2+2+3+3+2+3+3
45 = 2,59
=( 2+2+2+3+3+3+3+3+2+2+2+3+3+3+2+3+3+3+2+2+3+3+3+3+3+3+3+3+3+2 +2+2+2+2+3+2+3+2+2+3+3+2 45 = 2,56
=( 3+3+2+3+3+3+2+3+2+3+2+2+2+2+3+3+3+3+3+3+3+2+3+3+3+2+2+2+2+ 2+3+3+3+2+3+3+2+3+2+3+2+2+2+2 45 ) = 2,54
Karena C2 hanya mempunyai 5 anggota maka cluster baru menjadi :
C2 = ( 2+2+2+2+2 5 ) = 2,00 = ( 2+2+1+2+2 5 ) = 1,80 = ( 2+2+2+2+2 5 ) = 2,00
Perhitungan Jarak dari data ke 1 ke data 50 terhadap pusat cluster , sehingga hasil perhitungan jarak adalah:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 574 − 583 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1399
Tabel 6. Hasil Iterasi Kedua No K1 K2 K3 C1 C2 Jarak Terpendek Anggota C1 C2 1 3 2 3 0,83 1,43 0,83 C1 1 0 2 3 2 3 0,83 1,43 0,83 C1 0 1 3 3 2 2 0,89 1,02 0,89 C1 1 0 4 2 3 3 0,86 1,56 0,86 C1 0 1 5 3 3 3 0,75 1,85 0,75 C1 1 0 6 2 3 3 0,86 1,56 0,86 C1 0 1 7 3 3 2 0,81 1,56 0,81 C1 1 0 8 3 3 3 0,75 1,85 0,75 C1 1 0 9 3 2 2 0,89 1,02 0,89 C1 0 0 10 3 2 3 0,83 1,43 0,83 C1 0 0 11 3 2 2 0,89 1,02 0,89 C1 0 1 12 2 3 2 0,91 1,20 0,91 C1 0 1 13 3 3 2 0,81 1,56 0,81 C1 0 1 14 2 2 2 0,98 0,20 0,20 C2 1 0 15 2 3 2 0,91 1,20 0,91 C1 1 0 16 3 2 3 0,83 1,43 0,83 C1 1 0 17 2 3 3 0,86 1,56 0,86 C1 1 0 18 3 3 3 0,75 1,85 0,75 C1 1 0 19 2 3 3 0,86 1,56 0,86 C1 1 0 20 2 2 3 0,94 1,02 0,94 C1 1 0 21 2 2 3 0,94 1,02 0,94 C1 1 0 22 2 3 3 0,86 1,56 0,86 C1 1 0 23 3 3 2 0,81 1,56 0,81 C1 1 0 24 3 3 3 0,75 1,85 0,75 C1 1 0 25 2 3 3 0,86 1,56 0,86 C1 1 0 26 2 3 3 0,86 1,56 0,86 C1 1 0 27 3 3 2 0,81 1,56 0,81 C1 1 0 28 3 3 2 0,81 1,56 0,81 C1 1 0 29 3 3 2 0,81 1,56 0,81 C1 1 0 30 3 3 2 0,81 1,56 0,81 C1 1 0 31 2 2 2 0,98 0,20 0,20 C2 0 1 32 3 2 2 0,89 1,02 0,89 C1 1 0 33 2 2 3 0,94 1,02 0,94 C1 1 0 34 3 2 3 0,83 1,43 0,83 C1 1 0 35 2 1 2 1,76 0,80 0,80 C2 0 1 36 2 2 3 0,94 1,02 0,94 C1 1 0 37 3 2 2 0,89 1,02 0,89 C1 1 0 38 2 2 2 0,98 0,20 0,20 C2 0 0 39 3 3 3 0,75 1,85 0,75 C1 1 0 40 2 2 3 0,94 1,02 0,94 C1 1 0 41 2 3 2 0,91 1,20 0,91 C1 1 0 42 2 2 3 0,94 1,02 0,94 C1 1 0 43 2 3 2 0,91 1,20 0,91 C1 1 0 44 3 2 3 0,83 1,43 0,83 C1 1 0 45 2 2 2 0,98 0,20 0,20 C2 0 0 46 3 2 2 0,89 1,02 0,89 C1 1 0 47 2 3 2 0,91 1,20 0,91 C1 1 0 48 3 3 2 0,81 1,56 0,81 C1 1 0 49 3 2 2 0,89 1,02 0,89 C1 1 0 50 3 2 2 0,89 1,02 0,89 C1 1 0
Kolom Pertama menunjukkan nilai jarak data terhadap titik pusat Cluster pertama, kolom kedua menunjukkan nilai jarak data terhadap pusat cluster kedua, kolom ketiga menunjukkan nilai jarak data terhadap pusat cluster ketiga.
3. Penentuan Pusat Cluster Baru
Karena C 1 memiliki 45 anggota maka perhitungan cluster baru menjadi :
C1 =( 3+3+3+2+3+2+3+3+3+3+3+2+3+2+3+2+3+2+2+2+2+3+3+3+2+2+3+3+3+3 +3+2+3+2+3+3+2+2+2+2+2+3+3+2+3+3 45 = 2,59 =( 2+2+2+3+3+3+3+3+2+2+2+3+3+3+2+3+3+3+2+2+3+3+3+3+3+3+3+3+3+2 +2+2+2+2+3+2+3+2+2+3+3+2 45
= 2,56

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 574 − 583 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1399
=( 3+3+2+3+3+3+2+3+2+3+2+2+2+2+3+3+3+3+3+3+3+2+3+3+3+2+2+2+2+ 2+3+3+3+2+3+3+2+3+2+3+2+2+2+2 45 ) = 2,54
Karena C2 hanya mempunyai 5 anggota maka cluster baru menjadi :
C2 = ( 2+2+2+2+2 5 ) = 2,00 = ( 2+2+1+2+2 5 ) = 1,80 = ( 2+2+2+2+2
5 ) = 2,00
Perhitungan Jarak dari data ke 1 ke data 50 terhadap pusat cluster , sehingga hasil perhitungan jarak adalah:
Tabel 7. Hasil Iterasi Ketiga
No K1 K2 K3 C1 C2 Jarak Terpendek Anggota C1 C2 1 3 2 3 0,83 1,43 0,83 C1 1 0 2 3 2 3 0,83 1,43 0,83 C1 0 1 3 3 2 2 0,89 1,02 0,89 C1 1 0 4 2 3 3 0,86 1,56 0,86 C1 0 1 5 3 3 3 0,75 1,85 0,75 C1 1 0 6 2 3 3 0,86 1,56 0,86 C1 0 1 7 3 3 2 0,81 1,56 0,81 C1 1 0 8 3 3 3 0,75 1,85 0,75 C1 1 0 9 3 2 2 0,89 1,02 0,89 C1 0 0 10 3 2 3 0,83 1,43 0,83 C1 0 0 11 3 2 2 0,89 1,02 0,89 C1 0 1 12 2 3 2 0,91 1,20 0,91 C1 0 1 13 3 3 2 0,81 1,56 0,81 C1 0 1 14 2 2 2 0,98 0,20 0,20 C2 1 0 15 2 3 2 0,91 1,20 0,91 C1 1 0 16 3 2 3 0,83 1,43 0,83 C1 1 0 17 2 3 3 0,86 1,56 0,86 C1 1 0 18 3 3 3 0,75 1,85 0,75 C1 1 0 19 2 3 3 0,86 1,56 0,86 C1 1 0 20 2 2 3 0,94 1,02 0,94 C1 1 0 21 2 2 3 0,94 1,02 0,94 C1 1 0 22 2 3 3 0,86 1,56 0,86 C1 1 0 23 3 3 2 0,81 1,56 0,81 C1 1 0 24 3 3 3 0,75 1,85 0,75 C1 1 0 25 2 3 3 0,86 1,56 0,86 C1 1 0 26 2 3 3 0,86 1,56 0,86 C1 1 0 27 3 3 2 0,81 1,56 0,81 C1 1 0 28 3 3 2 0,81 1,56 0,81 C1 1 0 29 3 3 2 0,81 1,56 0,81 C1 1 0 30 3 3 2 0,81 1,56 0,81 C1 1 0 31 2 2 2 0,98 0,20 0,20 C2 0 1 32 3 2 2 0,89 1,02 0,89 C1 1 0 33 2 2 3 0,94 1,02 0,94 C1 1 0 34 3 2 3 0,83 1,43 0,83 C1 1 0 35 2 1 2 1,76 0,80 0,80 C2 0 1 36 2 2 3 0,94 1,02 0,94 C1 1 0 37 3 2 2 0,89 1,02 0,89 C1 1 0 38 2 2 2 0,98 0,20 0,20 C2 0 0 39 3 3 3 0,75 1,85 0,75 C1 1 0 40 2 2 3 0,94 1,02 0,94 C1 1 0 41 2 3 2 0,91 1,20 0,91 C1 1 0 42 2 2 3 0,94 1,02 0,94 C1 1 0 43 2 3 2 0,91 1,20 0,91 C1 1 0 44 3 2 3 0,83 1,43 0,83 C1 1 0 45 2 2 2 0,98 0,20 0,20 C2 0 0 46 3 2 2 0,89 1,02 0,89 C1 1 0 47 2 3 2 0,91 1,20 0,91 C1 1 0 48 3 3 2 0,81 1,56 0,81 C1 1 0 49 3 2 2 0,89 1,02 0,89 C1 1 0 50 3 2 2 0,89 1,02 0,89 C1 1 0

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 574 − 583 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1399

## 4. Kesimpulan Hasil
Kesimpulan karena Iterasi 2 dan 3 dimana anggota yang sama, maka tidak perlu dilakukan iterasi lagi karena hasil Clustering sudah mencapai stabil dan Konvergen .
Tabel 8. Pengelompokan Anggota Cluster NO  NAMA Cluster 1 (C1)  Cluster 2 (C2) NO NAMA Cluster 1 (C1)  Cluster 2 (C2) 1 Hiliria Sitorus C1 26 Atik Sinambela C1 2 Mbok Jum C1 27 Warsiam C1 3 Poni C1 28 Sepi C1 4 Sukiyem C1 29 Lasimah C1 5 Sadinomo C1 30 Kasmi C1 6 Karti C1 31 Suminan C2 7 Siti Anur Pulungan C1 32 Boniyem C1 8 Slamet C1 33 Sakinah C1 9 Tarkum C1 34 Nasib C1 10 Siti Maryam C1 35 Semi C2 11 Watinah C1 36 Sukiyem C1 12 Boerah C1 37 Misem C1 13 Saudah C1 38 Julina C2 14 Sainem C2 39 Suriani C1 15 Nipen C1 40 Ruslan C1 16 Satiyem C1 41 Sitik Aminah C1 17 Sami C1 42 Kemis C1 18 Sakinem C1 43 Mursinem C1 19 Jumilah C1 44 Suyik C1 20 Tarwan C1 45 Suparmi C2 21 Selamet C1 46 Kamsiah C1 22 Satik C1 47 Mugiono C1 23 Karinah C1 48 Ramlah C1 24 Ngatinem C1 49 Marsini C1 25 Seno C1 20 Katno C1

## 3.2 Pembahasan
Pada implementasi antarmuka admin terdapat beberapa menu pilihan antara lain:
1. Form Perhitungan Form hitung merupakan form yang digunakan untuk melakukan proses perhitungan dimana terdapat 5 tab yaitu nilai awal, hasil analisa, ceklis cluster, pilih acak, hitung, cetak simpan dan keluar.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 574 − 583 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1399
2. Form Hasil Perhitungan Form hasil  perhitungan  merupakan  tampilan  hasil  perhitungan  Kelayakan  Penerima  Bantuan  yang  diambil  dari perhitungan  nilai kriteria dan alternatif
Gambar 5. Form Hasil Perhitungan nilai kriteria dan  nilai alternatif

## 4. KESIMPULAN
Adapun kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah implementasi  Metode K-means dapat  menyelesaikan  masalah  untuk menentukan  kelayakan  penerima  bantuan  Covid-19  pada  kantor  Kepala  Desa  Punggulan  Kecamatan  Air  Joman berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah  diberikan  dengan  mudah  dan  cepat. Implementasi  Metode K-means untuk menentukan  kelayakan  penerima  bantuan  Covid-19  Pada  Kantor  Kepala  Desa  Punggulan  Kecamatan  Air  Joman menggunakan metode K-means ini memberikan hasil dua cluster yaitu layak tidaknya menerima bantuan.

## REFERENCES
[1] A.  I.  Fahrika  and  J.  Roy,  “Dampak  pandemi  covid 19  terhadap perkembangan  makro  ekonomi  di  indonesia  dan  respon kebijakan yang ditempuh The impact of the Covid 19 pandemic on macroeconomic developments in Indonesia and the policy response taken,” vol. 16, no. 2, pp. 206–213, 2020.
[2] W. Mega and P. Dhuhita, “CLUSTERING MENGGUNAKAN METODE K-MEANS UNTUK,” Inform. J. , vol. 15, no. 2, 2015.
[3] A. Bansal, “Improved K-mean Clustering Algorithm for Prediction Analysis using Classification Technique in Data Mining,” vol. 157, no. 6, pp. 35–40, 2017.
[4] M. G. Sadewo, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Penerapan Datamining Pada Populasi Daging Ayam Ras Pedaging Di Indonesia Berdasarkan Provinsi Menggunakan K-Means Clustering,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 2, no. 1, pp. 60–67, 2017, doi: 10.30743/infotekjar.v2i1.164.
[5] M. W, Z. A. Leleury, and A. W. Talluta, “Analisis Cluster Dengan Menggunakan Metode K-Means Untuk Pengelompokkan Kabupaten/Kota Di Provinsi Maluku Berdasarkan Indikator Indeks Pembangunan Manusia Tahun 2014,” J. Ilmu Mat. dan Terap. | , vol. 11, no. 2, pp. 119–128, 2017.
[6] H. Sulastri and A. I. Gufroni, “Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokan Penderita Thalassaemia,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 299–305, 2017, doi: 10.25077/teknosi.v3i2.2017.299-305.
[7] M.  H.  Adiya  and  Y.  Desnelita,  “Jurnal  Nasional  Teknologi  dan Sistem  Informasi  Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk Clustering Data Obat-Obatan Pada RSUD Pekanbaru,” vol. 01, pp. 17–24, 2019.
[8] S. Nurdiani, S. Linawati, R. A. Safitri, and E. P. Saputra, “Pengelompokan Perilaku Mahasiswa Pada Perkuliahan E-Learning dengan K-Means Clustering,” vol. 19, no. 2, 2019.
[9] L.  Listiani,  Y.  H.  Agustin,  and  M.  Z.  Ramdhani,  “Implementasi  algoritma  k-means  cluster  untuk rekomendasi  pekerjaan berdasarkan pengelompokkan data penduduk,” pp. 761–769, 2017.
[10]  Suliman,  “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  TERHADAP  PRESTASI  DAN  SOSIAL  EKONOMI  DENGAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING,” SIMKOM , vol. 6, no. 1, pp. 1–11, 2021.
[11]  U. D. Soer and Mustijah;, “Prediksi Penjualan Karton Dus Susu Chil Mil Dengan Penerapan Data Mining Menggunakan Algorima Metode C4.5,” vol. 10, no. 2, pp. 53–57, 2019.
[12]  H. Haviluddin, S. J. Patandianan, G. M. Putra, N. Puspitasari, and H. S. Pakpahan, “Implementasi Metode K-Means Untuk Pengelompokkan Rekomendasi Tugas Akhir,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 16, no. 1, p. 13, 2021, doi: 10.30872/jim.v16i1.5182.
[13]  J. O. Ong, “Implementasi Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing President University,” vol. 12, no. 1, 2013.
[14]  S. Kasus and D. Hwi, “K-MEANS CLUSTERING HWI PRODUCTS,” 2019.
[15]  D. Jollyta, W. Ramdhan, and M. Zarlis, Konsep Data Mining Dan Penerapan . Deepublish, 2020.