## Pemanfaatan Data Mining dalam Penentuan Rekomendasi Mustahik (Penerima Zakat)
Andi Abdul Malik Ahmad 1 , Zawiyah Saharuna 2 , dan Muhammad Fajri Raharjo 3 1,2,3 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Ujung Pandang *Corresponding Author, email: abdul.malik.ahmad997@gmail.com
Abstract— Penelitian ini menerapkan data mining dalam  menentukan rekomendasi bagi mustahik. Penerapannya dilakukan menggunakan metode klasifikasi dengan algoritma artificial neural network dimana atribut yang digunakan adalah  umur,  dan  jenis  pekerjaan  kepala  keluarga,  kondisi,  dan  kepemilikan  tempat  tinggal,  tempat  pembuangan kotoran,  pendapatan  bulanan  keluarga,  jumlah  tanggungan,  dan  pola  makan.  Pengujian  dilakukan  menggunakan kombinasi nilai antara learning rate , epoch , k-fold , dan neuron hidden layer . Berdasarkan hasil pengujian dari proses klasifikasi  diperoleh  bahwa  algoritma artificial  neural  network memiliki  akurasi  tertinggi  pada  saat  jumlah  neuron hidden layer bernilai enam, learning rate bernilai satu, jumlah fold tujuh, dan jumlah epoch bernilai 200, yaitu 92.09%. Hasil pengujian ini kemudian ditampilkan pada halaman sistem informasi mustahik.
Kata Kunci: Data Mining, Artificial Neural Network, Klasifikasi, Zakat
Abstrak— This study applies data mining in determining recommendations for mustahik. The application is carried out using a classification method with an artificial neural network algorithm where the attributes used are age and type of work of the head of the family, the condition and ownership of the residence, the place of sewage, family monthly income, number of dependents, and diet. Tests are carried out using a combination of values between learning rate, epoch, k-fold, and hidden layer  neurons.  Based  on  the  test  results  from  the  classification  process,  it  is  found  that  the  artificial  neural  network algorithm has the highest accuracy when the number of hidden layer neurons is six, the learning rate is one, the fold is seven, and the number of epochs is 200, which is 92.09%. The test results are then displayed on the Mustahik information system page.
Keywords: Data Mining, Artificial Neural Network, Klasifikasi, Zakat
© 2020 Elektron Jurnal Ilmiah

## I. PENDAHULUAN
Problema kemiskinan terus menjadi masalah besar sepanjang  sejarah  Indonesia  sebagai  sebuah  negara. Berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  pada Maret  2017  jumlah  penduduk  kurang  mampu  di Sulawesi  Selatan  sebesar  813,07  ribu  jiwa  (9,38 persen), dimana 659,51 ribu jiwa (81,11 persen) berada di daerah pedesaan dan 153,56 ribu jiwa (18,89 persen) berada  di  daerah  perkotaan[1].  Jumlah  itu  mengalami kenaikan  4,43  ribu jiwa  di  daerah  perkotaan  dan  1,61 ribu  jiwa  di  daerah  perdesaan  dibanding  data  pada bulan Maret 2016[2].
Islam dengan segala ajaran luhur  yang terkandung didalamnya  memiliki  proyeksi  yang  jauh  ke  depan dengan  tujuan  untuk  memelihara  kepentingan  dan kemaslahatan  umat  manusia.  Salah  satu  cara  yang digunakan islam  untuk pengentasan kemiskanan  yaitu berupa zakat.
Menurut  istilah,  zakat  bermakna  mengeluarkan sebagian  harta  (tertentu)  yang  telah  diwajibkan  Allah Swt untuk diberikan kepada orang-orang  yang berhak menerimanya,  dengan  kadar,  haul  tertentu  dan memenuhi  syarat  dan  rukunnva.  Zakat  merupakan ibadah  yang  memiliki  nilai  ganda,  hablum  minallah (vertikal)  dan  hablum  minannas  (horizontal),  dimensi ritual  dan  sosial,  Artinya,  orang  yang  selalu menunaikan  zakat  akan  meningkatkan  keimanan  dan ketaqwaan kepada Allah SWT dan menumbuhkan rasa
kepedulian  sosial,  serta  membangun  hubungan  sosial kemasyarakatan[3].
Dalam pemberian zakat, penentuan seseorang bisa dikategorikan  dapat  menerima  zakat  sangat  penting. Penentuan  kriteria  penerima  zakat  harus  digambarkan dengan  jelas  agar  tidak  terjadi  kesalahan  alokasi  dan penyalurannya  yang  pada  akhirnya  berdampak  pada gagalnya  pemberdayaan  mustahik  tersebut.  Karena pada dasarnya orang kaya tidak boleh diberi bagian dari zakat.  Hal  ini  adalah  kesepakatan  para  ulama  sesuai sabda  Rasulullah  SAW,  “Tidak  ada  bagian  darinya (harta zakat) bagi orang kaya” (Shahih. HR. Abu Daud (1633) dan An-Nasa‟i (2598).
Dalam islam, zakat merupakan salah satu dari rukun islam  yang  dapat  diandalkan  sebagai  mekanisme  dan solusi nyata dalam mengatasi kemiskinan di Indonesia. Hal  ini  dibuktikan  zakat  semenjak  zaman  Rasulullah, Sahabat  dan  kekhalifahan  berikutnya  telah  mampu menjadi  solusi  yang  efektif  dalam  mengatasi permasalahan  keumatan.  Akan  tetapi,  keterbatasan dana  setiap  organisasi  pengelola  zakat  di  Indonesia mengakibatkan  hanya  sebagian  kecil  masyarakat kurang mampu yang bisa menikmati zakat. Berdasarkan hasil statistik Badan Amil Zakat Nasional (BAZNAS)  tahun  2017  jumlah  penerima  manfaat sekitar 8,7 juta jiwa.
Untuk membantu pengelola zakat dalam mengelola dana yang dimiliki, dibutuhkan suatu mekanisme yang
dapat  memproses  data mustahik agar  dapat  diseleksi dengan lebih capat dan tepat.
Data  mining  adalah  suatu  proses  menemukan hubungan  yang  berarti,  pola,  dan  kecenderungan dengan memeriksa dalam sekumpulan besar data yang tersimpan  dalam  penyimpanan  dengan  menggunakan teknik  pengenalan  pola  seperti  teknik  statistik  dan matematika[4].
Beberapa peneliti telah melakukan penelitian dalam bidang penanggulangan kemiskinan dengan memanfaatkan  data  mining.  Annur  (2018)  melakukan penelitian menggunakan metode Naïve Bayes Classifier  dalam  pengambilan  keputusan  seseorang miskin  atau  tidak[5].  Wanto  (2018)  menggunakan metode  klasifikasi  jaringan  saraf  tiruan  dalam memprediksi jumlah kemiskinan pada Kabupaten/Kota di  provinsi  Riau[6].  Namun  kedua  penelitian  tersebut hanya  berupa  perhitungan  dan  pengelompokan seseorang  mampu  atau  tidak,  sehingga  dibutuhkan sistem  yang  saling  terhubung  antara  analisis  untuk mengurutkan mustahik dan sistem informasi yang dapat mengelola  data mustahik agar  lebih  mudah  dipahami oleh pengguna dan pemberian zakat lebih tepat sasaran.
Oleh karena itu pada penelitian ini dengan metode klasifikasi  dan  sistem  informasi  berbasis  web  dapat menjadi decision  support  systems sebagai  penentu kebijakan program pemberian zakat yang lebih efisien dan tepat sasaran.

## II. METODE
Metode dalam penelitian diperlukan agar penelitian lebih  terstruktur,  sehingga  hasil  yang  akan  diperoleh sesuai dengan tujuan pada penelitian. Adapun tahapan metode penelitian seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## A. Perancangan Sistem

## Gambar 2. Perancangan sistem
Rancangan  sistem  dapat  dillihat  pada  Gambar  2. Aplikasi  yang  dibangun  terdiri  dari  dua  bagian  yaitu data  mining dan user  interface/frontend .  Bagian data
mining adalah  proses training data  menggunakan bahasa  pemrograman  Python.  Setelah training data telah  selesai  maka  terbentuklah  model  yang  akan digunaan untuk pengujian data mustahik.
Bagian user  interface/frontend adalah  sistem informasi  mengguanakan platform  website yang digunakan  untuk  meginput  data  keluarga  dan  survei. data survei akan disimpan pada database MySQL yang kemudian  akan  men- trigger API  mengambil  data tersebut  untuk  diklasifikasi  menggunakan  model terpilih.  Hasil  klasifikasi  akan  disimpan  kembali  ke database MySQL  sehingga  dapat  di  visualisasikan pada  halaman website .  Untuk  usecase  diagram  dapat dilihat pada Gambar 3. Dimana terdapat dua jenis user yaitu  surveyor  yang  bertugas  untuk  mengelola  data mustahik  dan  staf  pengelola  zakat  yang  melihat  hasil laporan    rekomendasi  mustahik  sebagai  acuan pemberian zakat.
Gambar 3. Use Case Diagram Sistem Informasi
B. Proses KDD Proses Knowledge Discovery in Databases (KDD) adalah proses yang terorganisir untuk mengidentifikasi pola  valid,  baru,  berguna,  dan  dapat  dimengerti  dari kumpulan  data  besar  dan  kompleks[7].  Proses  KDD dapat  dilihat  pada  Gambar  4  mulai  dari  pemilihan atribut data hingga terciptalah sebuah pengetahuan.
Gambar 4. Sekilas Langkah-langkah Susunan Proses KDD
1. Data Selection
Pada  tahap  ini  data  yang  digunakan  adalah  data mustahik yang diperoleh dari hasil survei Badan Amil Zakat  Nasional  (BAZNAS)  di  tahun  2018.  Pada penelitian  ini  berdasarkan  data  yang  diberikan  oleh BAZNAS,  parameter  yang  digunakan  yaitu  :  umur kepala  keluarga,  pekerjaan  kepala  keluarga,  rata-rata pendapatan  keluarga  dalam  satu  bulan,    jumlah tanggungan,  keadaan  tempat  tinggal,  kepemilikan tempat  tinggal,  tempat  pembuangan  kotoran,  pola Makan.
2. Cleansing Sebelum proses data mining
dilakukan, diperlakukan cleansing terlebih dahulu untuk mengecek  jika  terdapat  data  duplikat  atau  parameter yang tidak memiliki nilai.
3. Transformasi
Dari  parameter  yang  penulis  telah  seleksi  terdapat parameter dengan nilai yang berbentuk kualitatif pada data  mustahik  seperti  pekerjaan  kepala  keluarga, keadaan,  dan  kepemilikan  tempat  tinggal,  dan  WC. Oleh  karena  harus  dilakukan  proses  inisialisasi  data terlebih  dahulu  terhadap  paramter  tersebut  ke  dalam bentuk angka/numerikal. Setelah inisialisasi data, akan dilakukan  metode min-max  normalization  (scalling) pada semua paramater untuk mendapatkan nilai range nol hingga satu.
4. Data mining menggunakan  algoritma Artificial Neural Network (ANN)
Pada  tahap  ini,  metode  yang  digunakan  adalah klasifikasi dengan algoritma artificial neural network . ANN  digunakan  karena  memiliki  ide  dasar  dari mengadopsi  mekanisme  berpikir  sebuah  sistem  atau aplikasi  yang  menyerupai  otak  manusia,  baik  untuk pemrosesan  berbagai  sinyal  elemen  yang  diterima, toleransi  terhadap  kesalahan/error,  dan  juga  parallel processing.  Oleh  karena  itu  dengan  memanfaatkan ANN diharapkan  dapat  membantu dalam  menentukan rekomendasi mustahik.
Secara  umum  algoritma artificial  neural  network memiliki tahapan umum sebagai berikut:
1. Menginisialisasi  bobot  awal  dengan  nilai  acak yang  sangat  kecil.  Tentukan  maksimum  epoch, target error, dan learning rate (α).
2. Propagasi maju ( forward propagation ) Propagasi maju mangacu pada kalkulasi untuk setiap node dari input layer hingga output layer . Bentuk persamaan untuk mendapatkan nilai node bisa dilihat pada persamaan (1).
𝑧_𝑖𝑛 𝑗 =   𝑉 𝑜𝑗 + ∑ 𝑋 𝑖 𝑉 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1  
Dimana: 𝑋 𝑖 : nilai node ke-i 𝑉 𝑖𝑗 : nilai bobot ke-i 𝑉 𝑜𝑗 : nilai bias pada node
Hasil dari nilai  node akan digunakan sebagai nilai pada fungsi aktivasi seperti pada persamaan (2).
𝑧 𝑗 = 𝑓(𝑧_𝑖𝑛 𝑗 )  
Biasanya  fungsi  aktivasi  yang  digunakan adalah  sigmoid,  kemudian  mengirimkan  sinyal tersebut ke semua output.
3. Propagasi mundur ( backpropagation ) Backpropagation  adalah  proses  menghitung mundur  semua  bobot  dari  error  output  sampai kembali  ke  input  menggunakan  fungsi  derivatif dari fungsi aktivasinya. Bentuk persamaan untuk menghitung error dapat  dilihat  pada  persamaan (3).
𝛿 𝑘 = (𝑡 𝑘 −   𝑦 𝑘 )𝑓′(𝑧_𝑖𝑛 𝑗 )  
Dimana: 𝑡 𝑘 : nilai output sebenarnya 𝑦 𝑘 : nilai output yang didapatkan
𝑓′ : turunan dari fungsi aktivitas
Hasil dari penghitungan error akan digunakan sebagai nilai koreksi bobot atau bias seperti pada persamaan (4).
∆𝑤 𝑗𝑘 = 𝛿 𝑘 𝑋 𝑖  
4. Perubahan bobot dan bias
Pada  tahap  ini  nilai  bobot  dan  bias  disetiap node akan diubah seperti perasamaan (5).
𝑤 𝑗𝑘 (𝑛𝑒𝑤) =   𝑤 𝑗𝑘 (𝑜𝑙𝑑) + ∆𝑤 𝑗𝑘  
5. Ulangi  tahap  2  sampai  4  untuk  setiap  data  dan selama jumlah epoch masih lebih kecil dari nilai maksimal.
Sistem  ini  dibangun  memanfaatkan  data  mustahik dari  BAZNAS  SULSEL.  Data  disimpan  dalam  file dengan  format  Comma  Delimited  (CSV).  Data  yang digunakan  adalah  data  hasil  min-max  normalization agar data memilliki range yang sama, yaitu nol sampai dengan satu.
Sebelum  training,  data  akan  dibagi  secara  acak menggunakan k-fold cross validation untuk menentukan  data  latih  dan  data  uji. K-fold  cross validation merupakan  prosedur  pengambilan  sampel ulang  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  model machine  learning  pada  data  sample  terbatas  [8].  Cara kerja K-fold cross validation yaitu dengan mengelompokkan data latih dengan data uji yang saling terpisah,  kemudian  melakukan  proses  pengujian  yang diulang sebanyak K kali.
Langkah dari K-fold cross validation antara lain:
1. Mengocok data secara acak
2. Membagi  data  yang  tersedia  menjadi  K kelompok.
3. Setiap K dibuat sejumlah T himpunan data yang memuat  semua  data  latih  yang  berada  di kelompok ke-K.
4. Mengerjakan  algoritma  yang  dimiliki  dengan sejumlah T data latih.
5. Pengujian algoritma menggunakan data kelompok K sebagai data uji.
6. Melakukan pencatatan hasil algoritma.
Langkah  pertama  dalam  training  ANN  yaitu menentukan  jumlah  neuron  pada  hidden  layer, menentukan  nilai  learning  rate  dan  jumlah  epoch. Kemudian  data  training  di  latih  untuk  mengenal  pola dengan  cara  penyesuaian  nilai  bobot  dan  bias  secara berulang.  Perulangan  akan  dihentikan  ketika  nilai epoch dan k-fold telah tercapai.
Untuk  menentukan  kualitas  sebuah  model  dapat dilihat  dari  nilai Mean  Squared  Error (MSE)  guna mengetahui tingkat kesalahan yang memiliki tujuan
untuk  mengetahui  seberapa  optimal  metode  dapat menghasilkan solusi dari suatu permasalahan pada saat training dan  akurasi  rata-rata  dari  seluruh  round sebagai acuan performansi algoritma pada data uji
5. Interpretation/Evaluation
Pada  tahap  ini data  mining akan  diuji  untuk mendapatkan model yang dapat digunakan pada sistem infomasi mustahik .
C. Implementasi dan Pengujian Sistem Pada  tahap  ini  akan  diterapkan  semua  yang  telah direncanakan dalam desain dan perancangan sebelumnya.  Tahap  ini  juga  akan  menentukan keberhasilan  sistem  yang  akan  dibangun.  Pengujian dibagi menjadi dua bagian yaitu, pengujian data mining dan implementasi sistem informasi.
Pengujian data  mining dilakukan  dengan  skenario berikut:
1) Pengujian  pengaruh  kombinasi  nilai  learning  rate dari 0.1 sampai 1.0 dan jumlah neuron pada hidden layer dari dua sampai tujuh.
2) Pengujian  pengaruh  jumlah epoch terhadap  nilai MSE  dan  akurasi.  Pengujian  dilakukan  dengan mengubah epoch dari 40 sampai 200.
3) Pengujian  pengaruh  jumlah  K  pada  k-fold  cross validation  terhadap  nilai  akurasi  dan  MSE  dengan menggunakan  kombinasi  nilai  learning  rate  dan jumlah  hidden  layer.  Pengujian  dilakukan  dengan mengubah Jumlah K dari 6 sampai 10.
Pengujian sistem penentuan rekomendasi mustahik dilakukan dengan cara mengamati output dari berbagai masukan  dan  membandingkan  output  aplikasi  yang dibangun  dengan  output  yang  dilihat  oleh  pengguna sehingga sesuai dengan tujuan yang akan dicapai pada penelitian ini.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Pengujian Data Mining Data  yang  digunakan  untuk  training  model mustahik  adalah  BAZNAS  Sulawesi  Selatan  tahun 2018. Pengujian pertama dilakukan  untuk mengetahui nilai  MSE  hasil  kombinasi learning  rate dan  jumlah neuron hidden layer dengan kondisi awal yaitu: jumlah fold 6 dan epoch 120.
Tabel 1. Nilai MSE Pengujian Kombinasi Learning Rate dan Jumlah Neuron Hidden Layer
L. Rate MSE N.H. 2 N.H. 3 N.H. 4 N.H. 5 N.H. 6 N.H.7 0.1 0.062 0.060 0.060 0.060 0.060 0.061 0.2 0.057 0.056 0.056 0.055 0.055 0.054 0.3 0.055 0.053 0.053 0.052 0.051 0.051 0.4 0.054 0.051 0.051 0.050 0.049 0.049 0.5 0.053 0.050 0.048 0.048 0.046 0.048 0.6 0.052 0.049 0.048 0.046 0.043 0.046 0.7 0.052 0.049 0.049 0.044 0.040 0.044 0.8 0.051 0.048 0.049 0.043 0.040 0.043
L. Rate MSE N.H. 2 N.H. 3 N.H. 4 N.H. 5 N.H. 6 N.H.7 0.9 0.051 0.048 0.048 0.041 0.045 0.040 1.0 0.050 0.048 0.047 0.040 0.040 0.038
Dari Tabel 1 terlihat bahwa pada saat nilai learning rate  0.1  hingga  0.5,  nilai  MSE  tidak  mengalami perubahan  yang  besar  terhadap jumlah  neuron  hidden layer. Adapun untuk nilai learning rate 0.6 sampai 1.0, nilai  MSE  mengalami  fluktuitasi.  Untuk  nilai  MSE terendah  berada  saat  jumlah  neuron  hidden  layer bernilai tujuh dengan learning rate 1.0 dan nilai MSE tertinggi  berada  saat  jumlah  neuron  hidden  layer bernilai dua dengan learning rate 0.1.
Dari hasil pengujian ini, neuron hidden layer yang memiliki nilai rata-rata MSE terendah yaitu berjumlah enam  akan  digunakan  untuk  melihat  pengaruh perubahan  jumlah  epoch  terhadap  nilai  MSE  dan akurasi terhadap data uji.
Tabel 2. Nilai MSE pengujian variasi jumlah epoch dan learning rate untuk neuron hidden layer berjumlah enam
L. Rate MSE E. 40 E. 80 E. 120 E. 160 E. 200 0.1 0.067 0.062 0.060 0.058 0.056 0.2 0.063 0.058 0.055 0.052 0.050 0.3 0.061 0.055 0.051 0.049 0.046 0.4 0.059 0.052 0.049 0.046 0.043 0.5 0.056 0.050 0.046 0.042 0.040 0.6 0.055 0.049 0.043 0.039 0.037 0.7 0.055 0.049 0.040 0.022 0.020 0.8 0.055 0.049 0.040 0.037 0.035 0.9 0.055 0.051 0.045 0.027 0.042 1.0 0.056 0.050 0.040 0.036 0.037
Untuk hasil pengujian nilai MSE dapat dilihat pada Tabel  2,  dimana  diperoleh  nilai  MSE  mengalami penurunan saat nilai epoch dinaikkan. Penurunan nilai MSE  semakin  besar  saat  learning  rate  dinaikkan, namun  ketika  learning  rate  bernilai  0.9  terjadi peningkatan nilai MSE disaat epoch berjumlah 200.
Tabel 3. Nilai akurasi rata-rata pengujian variasi jumlah epoch dan learning rate saat neuron hidden layer berjumlah enam
L. Rate Akurasi Rata-rata E. 40 E. 80 E. 120 E. 160 E. 200 0.1 83.3% 86.6% 87.5% 87.0% 87.5% 0.2 84.5% 86.2% 87.5% 87.0% 86.6% 0.3 87.0% 86.6% 87.9% 87.0% 87.9% 0.4 86.6% 88.7% 89.1% 87.5% 88.3% 0.5 86.6% 89.1% 88.3% 86.6% 87.9%
L. Rate Akurasi Rata-rata E. 40 E. 80 E. 120 E. 160 E. 200 0.6 85.8% 88.7% 87.5% 88.3% 88.7% L. Rate Akurasi Rata-rata E. 40 E. 80 E. 120 E. 160 E. 200 0.7 86.2% 88.3% 87.9% 87.5% 90.4% 0.8 86.6% 87.5% 86.2% 87.9% 89.1% 0.9 86.6% 87.5% 87.9% 87.9% 88.7% 1.0 86.2% 87.0% 87.9% 87.0% 90.8%
Tabel  3  memperlihatkan  hasil  pengujian  nilai  akurasi rata-rata  terhadap  jumlah  epoch.  Akurasi  yang diperoleh meningkat saat nilai epoch di naikkan dari 40 ke 80 kecuali untuk learning rate 0.3. Adapun saat nilai epoch  di  naikkan  ke  120  dan  160  akurasi  mengalami fluktuasi dan  mengalami peningkatan saat  nilai epoch 200.
Untuk  pengujian  selanjutnya  kombinasi learning rate 1.0d  an epoch 200  akan  digunakan  sebagai tambahan  kondisi  karena  memiliki  nilai  akurasi tertinggi dengan nilai MSE yang cukup rendah.
Tabel 4. Akurasi dan MSE pengujian jumlah fold
k-fold MSE Akurasi Rata-rata 6 0.037358 90.833% 7 0.040509 92.089% 8 0.02232 91.25% 9 0.029284 89.126% 10 0.038734 90.417%
Berdasarkan hasil pengujian pada Tabel 4 diperoleh nilai MSE tertinggi pada saat jumlah fold bernilai tujuh dan  terendah  saat  bernilai  sembilan.  Adapun  akurasi terbaik  yaitu  92.089%  diperoleh  dengan  jumlah fold tujuh dan terendah saat jumlah fold bernilai Sembilan.
Tabel 5. Model training mustahik
Nama Nilai k-fold 7 n_hidden 6 Epoch 200 Learning rate 1.0
Dari pengujian yang telah dilakukan didapat model training  seperti  pada  Tabel  5  untuk  digunakan  pada sistem informasi mustahik .
B. Pengujian Sistem Informasi Sistem  informasi mustahik dibuat  menggunakan platform website yang  digunakan  sebagai  wadah  bagi user  untuk  menginput  data  survei  dan  melihat  hasil algoritma artificial  neural  network dalam  penentuan rekomendasi mustahik. Berikut  adalah  tampilan interface dari aplikasi website :
1. Halaman Login
Halaman  Login  merupakan  halaman  awal  yang diakses  dan  diperuntukkan  bagi  user.  Jika  username dan password yang dimasukkan benar maka user akan
masuk  ke  halaman  Dashboard.  Jika  password  salah maka  user  tidak  akan  dapat  masuk  ke  halaman Dashboard  hingga  user  memasukkan  username  dan password yang benar.
Gambar 5. Tampilan Halaman Login User

## 2. Halaman Dashboard
Halaman Dashboard merupakan halaman awal dari aplikasi  web  untuk  visualisasi  data  mustahik.  Pada halaman  dashboard  ditampilkan  jumlah  seluruh  data keluarga, penduduk, dan desa terdaftar.
Pada  halaman  dashboard  juga  terdapat  data mustahik yang direkomendasikan di suatu daerah pada tahun  tertentu,  dimana  memiliki  fitur  untuk  search, yang  bisa  digunakan  user  untuk  melakukan  pecarian berdasarkan kecamatan dan tahun survei dilakukan.
Gambar 6. Tampilan halaman Dasboard
3. Halaman Kartu Keluarga
Halaman  Kartu  Keluarga  merupakan  halaman untuk melihat, menambah, mengubah, dan menghapus daftar kartu keluarga.
Pada  halamam  kartu  keluarga  terdapat  fitur  cari data,  yang  bias  digunakan  user  untuk  melakukan pencarian data kartu keluarga berdasarkan nomor kartu keluarga, provinsi, kota, kecamatan, dan kelurahan.
Gambar 7. Tampilan halaman indeks kartu keluarga
4. Halaman Anggota Keluarga
Halaman  Kartu  Keluarga  merupakan  halaman untuk melihat, menambah, mengubah, dan menghapus daftar kartu keluarga.
Pada  halamam  kartu  keluarga  terdapat  fitur  cari data,  yang  bias  digunakan  user  untuk  melakukan pencarian data kartu keluarga berdasarkan nomor kartu keluarga, provinsi, kota, kecamatan, dan kelurahan.
Gambar 8. Tampilan halaman indeks anggota keluarga

## 5. Halaman Form Sensus
Halaman  Form  Sensus  merupakan  halaman  untuk melihat  dan  membuat  data  survei  terhadap  keluarga yang  telah  terdaftar  pada  sistem  informasi.  Dimana terdapat fitur untuk cari data, yang bisa di gunakan user untuk melakukan pencarian daftar keluarga berdasarkan  nomor  kartu  keluarga,  provinsi,  kota, kecamatan, dan kelurahan.
Gambar 9. Tampilan halaman indeks form sensus
Halaman Form Sensus  untuk  membuat data suvei, data  di  simpan  pada table program_mustahik  yang kemudian  men-trigger  API  pada  aplikasi  data  mining untuk  mengklasifikasi  data  untuk  disimpan  kembali pada database.
Gambar 10. Tampilan halaman form sensus mustahik
6. Halaman Laporan Rekomendasi
Halaman Laporan Rekomendasi merupakan halaman  untuk  melihat  hasil  klasifikasi  data  minig, dimana hasil klasifikasi di urutkan dari nilai tertiggi.

## Gambar 11. Tampilan halaman laporan rekomendasi
Halaman  ini  memiliki  tiga  jenis  filter  untuk memudahkan  pengguna  mencari  informasi  spesifik yang  diinginkan.  Filter  yang  tersedia  adalah  filter
provinsi hingga kelurahan/desa, tahun, dan nomor kartu keluarga.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  penelitian  ini dapat  disimpulkan  bahwa  data  mining  menggunakan algoritma artificial neural network dapat menghasilkan akurasi  rata-rata  yang  baik  yaitu,  92.09%  pada  saat jumlah neuron hidden layer bernilai enam, learning rate bernilai satu, fold tujuh, dan epoch bernilai 200. Untuk sistem  informasi,  user  dapat  melakukan  penginputan data kependudukan dan sensus mustahik,
merekomendasikan mustahik dalam bentuk grafik dan membuat  laporan  rekomendasi  mustahik  berdasarkan nilai klasifikasi tertinggi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
(ACKNOWLEDGEMENT)
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Allah SWT,  kedua  orang  tua,  keluarga,  kedua  dosen pembimbing, seluruh dosen Teknik Elektro khususnya program studi D4 Teknik Komputer dan Jaringan dan teman-teman se-program studi TKJ angkatan 2015.

## REFERENSI
[1] Data  dan  Informasi  Kemiskinan  Sulawesi  Selatan  2017 .
Makassar: BPS Provinsi Sulawesi Selatan, 2018.
[2] Data  dan  Informasi  Kemiskinan  Sulawesi  Selatan  2016 . Makassar: BPS Provinsi Sulawesi Selatan, 2017.
[3] Kementerian  Agama  RI, Panduan  Zakat  Praktis ,  vol.  53, no. 9. Kementerian Agama Republik Indonesia, 2013.
[4] A.  Fadli,  “Konsep  Data  Minning,” IlmuKomputer.Com , 2011. http://ilmukomputer.org/2011/03/14/konsep-data- minning/ (accessed Nov. 26, 2018).
[5] H. Annur, “Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan
Metode Naive Bayes,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, pp. 160– 165, 2018.
[6] A.  Wanto,  “Penerapan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Dalam Memprediksi  Jumlah  Kemiskinan,” Kumpul.  J.  Ilmu Komput. , vol. 05, no. 01, pp. 61–74, 2018.
[7] O.  Maimon  and  L.  Rokach,  “Introduction  to  knowledge discovery in database,” Eur. Tel-Aviv - Data Min. Knowl. Discov. Handb. , pp. 1–17, 2005.
[8] J.  Browniee,  “A  Gentle  Intoduction  to  k-fold  Cross- Validation,” 2018. https://machinelearningmastery.com/k- fold-cross-validation (accessed Dec. 03, 2020).