## Penerapapan Metode K-Means Clustering Dalam Pengelolaan Kesejahteraan Sosial Di Desa Pentur
Rifaldi Ali Hakim 1) ; Sri Harjanto 2) ; Ari Wibowo 3)
1) Program Studi Informatika STMIK Sinar Nusantara Surakarta
2) Program Studi Sistem informasi Akuntansi, STMIK Sinar Nusantara Surakarta
3) Program Studi Sistem Informasi, STMIK Sinar Nusantara Surakarta
1) 19500085.rifaldi@sinus.ac.id ; 2) sriharjanto@sinus.ac.id; 3) ariwibowo@sinus.ac.id

## ABSTRACT
Managing  aid  to  improve  social  welfare  in  the  Pentur  village  environment  is  carried  out conventionally and requires special attention so that it is not misdirected. Community welfare can be  seen  from  several  aspects,  namely  sufficient  income,  adequate  education  and  health.  The application  of  the  k-means  clustering  method  in  managing  social  welfare  in  Pentur  village  will facilitate the performance of the village government in improving the social welfare of its citizens. The  clustering  process,  with  the  calculations  used  are  variables  based  on  family  dependents, monthly income of the head of the family and property ownership. K-Means clustering is a method that divides data into groups that have objects with the same characteristics. The results of applying k-means clustering for the Social Welfare cluster are divided into 3 parts, namely cluster 1 or low gets a result of 11, cluster 2 or medium gets a result of 11, and cluster 3 or high gets a result of 3. The results of the validity test are carried out using calculations silhouette coefficient and produces a global s(i) value of 0.360222796 and can be said to be good because there are no numbers that show < 0 or no over lapping occurs so it can be said that the data that has been processed has good quality.
Keywords : Social Welfare, Clustering, K-MEANS Clustering, Desa Pentur

## I. PENDAHULUAN
Berdasarkan Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), arti kesejahteraan
merupakan  suatu  kondisi  dimana  seseorang manusia  merasa  tercukupi  kebutuhan  pokok hidupnya [1]. Undang-undang Republik Indonesia Nomor 13 tahun 1998 menyebutkan, kesejahteraan  sosial  merupakan  sebuah  tata kehidupan  dan  penghidupan  sosial  baik material  maupun  spiritual  yang  diliputi  oleh rasa  keselamatan,  kesusilaan,  ketentraman lahir dan batin yang memungkinkan bagi setiap warga negara untuk mengadakan pemenuhan kebutuhan  jasmani,  rohani,  dan  sosial  yang sebaik-baiknya  bagi  diri,  keluarga,  serta masyarakat dengan menjunjung tinggi hak dan kewajiban  asasi  manusia  sesuai  dengan Pancasila [2].
Desa  Pentur  merupakan  salah  satu  desa yang  terletak  di  Kecamatan  Simo,  Kabupaten Boyolali.  Desa  Pentur  mempunyai  5  dusun, yang terdiri dari 23 RT dan 6 RW.  Di desa ini juga  memiliki  12  wilayah  perdukuhan.  Luas wilayah  desa  Pentur  adalah  359  Ha  dengan jumlah penduduk 3.926 jiwa. Jumlah penduduk mencapai  3.926  dan  sebagian  besar  bekerja
sektor  pertanian  dan  perkebunan  yang sebagian  besar  hidup  dalam  tingkat  ekonomi rendah.
Pemerintah  desa  Pentur  menyalurkan bantuan  dari  pemerintah  melalui  berbagai program  bantuan  untuk  penduduk  yang tergolong  ekonomi  rendah,  bantuan  tersebut meliputi  Rumah  Tidak  Layak  Huni,  Bantuan Langsung Tunai,  Program  Keluarga  Harapan, dan  program  lainnya  yang  dapat  membantu warga  yang  tergolong kurang  mampu  dengan 3 variabel yaitu tanggungan anggota keluarga, pendapatan  perbulan,  dan  kepemilikan  harta. Bantuan  tersebut  diharapkan  mampu  untuk mengurangi angka kemiskinan serta meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat  di desa  Pentur.  Pemerintah  desa  Pentur  masih mengalami banyak masalah dalam penyaluran program-program bantuan tersebut .
K-Means  Clustering  merupakan  metode penganalisaan  data  atau metode  Data  Mining dalam melakukan proses pemodelan unssupervised  learning  dan  menggunakan metode mengelompokan data berbagai partisi [3]. Pada  penelitian  ini  data  warga  dengan kondisi  kesejahteraan  rendah  akan  dilakukan
perhitungan  sehingga    menghasilkan  tiga cluster yang  masing-masing  anggota cluster memiliki  karakteristik  yang  sama. Clustering dilakukan dengan metode K-Means clustering karena  relatif  sederhana  serta  cocok  untuk dataset yang besar
Penyaluran  program-program  bantuan dari pemerintah  oleh pemerintah  Desa Pentur harus mempunyai sebuah aplikasi atau sistem informasi  berbasis  komputer  yang  dapat melakukan  pengelompokan  data  penduduk yang tergolong ekonomi rendah yang terkoneksi  dengan  database  sehingga  dapat membatu dalam pengelolaan data kemiskinan maka perlunya dibuat sebuah aplikasi dengan penerapan  metode K-Means  Clustering dalam  pengelolaan  kondisi  kesejahteraan sosial  di  Desa  Pentur,  Kec.  Simo  Kab. Boyolali berbasis website. Harapannya dapat membantu  Pemerintah  Desa  Pentur  dalam menentukan  jumlah  penduduk  dengan  tingkat ekonomi  rendah  sehingga  mempermudah dalam penyaluran program-program bantuan.

## II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Kesejahteraan Sosial
Kesejahteraan  sosial  diartikan  sebagai suatu  keadaan  seseorang  dapat  mampu memenuhi  seluruh  kebutuhan  serta  mampu melakukan hubungan baik dengan lingkungan sekitar. Kesejahteraan sosial dapat dilihat dari bebeberapa  aspek  yaitu  pendapatan  yang cukup,  pendididikan  dan  kesehatan  yang terpenuhi [4] .

## 2.2 Bantuan Sosial
Bantuan  sosial  menurut  Permendagri Nomor  32  Tahun  2011  tentang  Pedoman Pemberian  Hibah  dan  Bantuan  Sosial  yang Bersumber  dari  APBD  sebagaimana  diubah dengan  Permendagri  Nomor  39  Tahun  2012, pasal  1  angka  15.  Bantuan  sosial  adalah pemberian  bantuan  berupa  uang/barang  dari Pemerintah Daerah kepada individu, keluarga, kelompok  dan/atau  masyarakat  yang  sifatnya tidak  secara  terus  menerus  dan  selektif  yang bertujuan  untuk  melindungi  dari  kemungkinan terjadinya  resiko  sosial.  Bantuan  sosial  dapat diberikan  dalam  bentuk  uang  atau  barang kepada anggota/kelompok masyarakat [5].

## 2.3 Min Max Normalization
Min-Max normalization merupakan metode normalisasi melalui transformasi linier terhadap data  asli  untuk  menghasilkan  keseimbangan nilai  perbandingan  antar  data  saat  sebelum dan sesudah proses [6]. Berikut rumus metode
normalisasi Min Max:
n(𝑖) = 𝑥−min⁡(𝑥)
max(𝑥)−min(𝑥) …(1)
Keterangan : n(i)  = hasil normalisasi x = nilai x (asli) min(x) = nilai minimal untuk variabel x max(x) = nilai maksimal untuk variabel x.

## 2.4 Metode K-Means
Metode K-Means merupakan metode untuk menganalisis data yang dalam proses pemodelannya  mengelompokkan  suatu  data berdasarkan titik pusat cluster ( centroid ) yang dekat dengan data. Langkah-langkah melakukan clustering menggunakan metode K- Means adalah sebagai berikut :
1.  Pilih  jumlah  cluster  k  sebanyak  cluster yang di inginkan.
2.  Lakukan  inisialisasi  k  pusat  cluster ( centroid )  inisialisasi  dapat  dilakukan dengan berbagai cara, tetapi yang paling sering dilakukan adalah dengan memilih secara acak (random).
3.  Mengalokasikan seluruh data atau objek ke cluster terdekat. Kedekatan dua objek ditentukan berdasarkan jarak antar objek tersebut. Demikian juga kedekatan suatu data  dengan  pusat  cluster  ( centroid ). Langkah ini perlu dihitung jarak pada tiap data  ke  tiap  pusat  cluster  ( centroid ). Jarak  antara  satu  data  dengan  satu cluster  tertentu  akan  menentukan  data tersebut akan masuk dalam cluster yang mana.  Dalam  menghitung  jarak  seluruh data ke setiap titik pusat cluster ( centroid ) dapat  dengan  menggunakan  rumus Euclidean Distance sebagai berikut:
...(2)
Dimana : d = jarak 𝑥 𝑖 = banyaknya data 𝑥 𝑗 = centroid
x = data
4.  Mengelompokkan objek berdasarkan jarak terdekat dengan centroid.
5.  Menentukan centroid baru dengan menggunakan rumus:
𝐶 𝑚(𝑞) = 1 𝑛 𝑚 ∑ 𝑥 𝑖(𝑞) 𝑛 𝑚 𝑖=1 …(3)
Dimana :

## ISSN Online : 2620-7532
𝐶 𝑚(𝑞) = cluster pada objek ke- m m = jumlah data dalam sebuah kelompok 𝑥 𝑖 = nilai dari objek ke- i 6.  Ulangi langkah ke 3 dan ke 4 hingga tidak ada lagi objek yang berpindah cluster .

## 2.5 Penelitian terdahulu
Pada  tahun  2021,  MA  Hasymi,  A  Faisol, dan  FX  Ariwibisono  melakukan  penelitian dengan  judul  “Sistem  Informasi  Geografis Pemetaan Warga Kurang Mampu Di Kelurahan Karang  Besuki  Menggunakan  Metode K- Means  Clustering ”.  Pada  Kelurahan  Karang Besuki  belum  ada  metode  yang  digunakan untuk      mengelompokkan  tingkat  kemiskinan agar  penerima bantuan  tepat sasaran. Penelitian  ini  agar  dapat  membantu  pihak kelurahan untuk menghindari kesalahan dalam menyalurkan bantuan[7] .
Pada  tahun  2020,  Abu  Salam  melakukan penelitian yang berjudul “Implementasi Algoritma K-Means dalam Pengklasteran untuk Rekomendasi  Penerima  Beasiswa  PPA  di Udinus”.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk merekomendasikan
penerima beasiswa dengan
algoritma
K-Means, output
rekomendasi  tersebut  berupa  penempatan data  pendaftar  beasiswa  ke  masing-masing kelompok  kluster  yang  dihasilkan.  Dari penelitian tersebut dapat disimpulan pengklasteran  dengan  algoritma  K-Means dapat  menghasilkan  rekomendasi  penerima beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik [8].
Penelitian  Sarmila  Sari  pada  tahun  2022 yang  berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima  Bantuan  Langsung  Tunai  Dana Desa  Menggunakan  Metode  Algoritma K- Means  Clustering ”.    Pemerintah  desa  Sesulu menyalurkan  program  Bantuan  Langsung Tunai Dana Desa (BLT-DD). Program Bantuan ini  dikeluarkan  pemerintah  melalui  anggaran dana  desa  yang  diberikan  kepada  keluarga kurang  mampu  berupa  pemberian  dana  tunai dalam mengatasi pemulihan ekonomi nasional akibat  pandemi  Covid-19.  Pada  penelitian  ini menghasilkan  3  klaster  yang  terbagi  menjadi kategori  tepat  sasaran,  dipertimbangkan,  dan tidak tepat sasaran [9].
Penelitian Suhartini dan Ria Yuliani tahun 2021  yang  berjudul “Penerapan  Data  Mining untuk  Mengcluster  Data  Penduduk  Miskin Menggunakan  Algoritma  K-Means  di  Dusun
Bagik  Endep  Sukamulia  Timur ”.  Dengan menggunakan  200  dataset  dengan  centroid yang berbeda menghasilkan hasil cluster yang berbeda pula. Berdasarkan 3 cluster yang telah dilakukan  pengujian  menggunakan  Rapid Miner  bahwa  Data  Penduduk  terbanyak terdapat pada cluster ke-3 yang tergolong pada penduduk ekonomi rendah (Miskin) [10].

## III.  METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  dilakukan  dalam menyelesaikan  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:

## 3.1  Data dan Sumber Data
a.  Data Primer
Data  primer  yang  didapat  dari  sumber informan  yaitu  berupa  file  daftar  sampel penduduk  file  excel(.xlsx).  Data  yang  di dapatkan  merupakan  data  penduduk  Desa Pentur, Kecamatan Simo, Kabupaten Boyolali. b.  Data Sekunder
Data  sekunder  diperoleh  melalui  Laporan penelitian,  buku  tentang clustering ,  publikasi jurnal dan internet.

## 3.2  Metode Pengumpulan Data
a.  Observasi
Observasi yang dilakukan dalam penelitian  ini  yaitu  dengan  cara  melakukan pengamatan  secara  langsung  atau  tanpa  alat terhadap  gejala-gejala  subyek  yang  diselidiki baik pengamatan itu dilakukan dengan situasi sebenarnya maupun dilakukan di dalam situasi buatan,  observasi  dilakukan  selama  3  bualan lamanya di kantor desa Pentur.
b.  Wawancara
Metode  ini  merupakan  mengumpulkan data  melalui  wawancara  langsung  dengan bapak  kepala  desa  tentang  Sistem  Informasi Geografi  Ekonomi  Desa  ini.  Dalam  penelitian yang  akan  dilakukan  ini,  penulis  akan menggunakan teknik wawancara tidak terstruktur karena bertujuan untuk menemukan permasalahan  secara  lebih  terbuka,  dimana pihak yang diajak wawancara diminta pendapat.
c.  Studi Pustaka
Informasi  pada  tahap  ini  diperoleh  dari buku-buku ilmiah, peraturan- peraturan, jurnal- jurnal  ilmiah,  laporan  penelitian  sebelumnya, dan  sumber-sumber  tertulis  baik  tercetak maupun  elektronik  lain.  Digunakan  untuk
memperkuat  analisa  penulis  juga  mencari informasi dengan membaca buku yang ada di perpustakaan dan online mengenai metode K- Means Clustering .

## 3.3  Metode Pengembangan Sistem
System  Development  Life  Cycle (SDLC) yang digunakan: a.  Perencanaan
Tahap  Perencanaan  untuk  mengetahui segala  kebutuhan  dari  sebuah  sistem.  Tahap akan dilakukan mengumpulkan seluruh informasi  yang  berkaitan  dengan  proses pengembangan sistem.
b.  Analisa
Tahap  analisa  memiliki  tujuan  untuk memahami segala sesuatu yang akan dilakukan oleh sistem, meliputi tujuan pengembangan,  fungsi,  dan  lainnya  sehingga sesuai  tujuan  yang  direncanakan  pada  saat pengembangan.
c.  Diagram Konteks
Diagram  konteks  yang  terdiri  dari  suatu proses  dan  menggambarkan  ruang  lingkup suatu  sistem.  Diagram  konteks  merupakan level tertinggi dari DFD yang menggambarkan seluruh input ke dalam sistem dan output dari sistem yang memberi keseluruhan sistem. d.  Perancangan Interface Tahap  perancangan  Interface  berfungsi sebagai  pemberi  gambaran  desain interface meliputi desain input dan output . Desain input merupakan  desain  antarmuka  yang  berfungsi untuk interaksi antara user dengan sistem dan sekaligus  berfungsi  untuk  menjelaskan  tata letak  dialog  layar  secara  terperinci.  Desain output memberikan  gambaran  hasil  yang ditampilkan setelah proses.
e.  Perancangan Database
Perancangan Database
untuk menampung input, proses maupun output yang dibutuhkan untuk mendukung berbagai rancangan sistem.
f.  Implementasi
Tahap  implementasi  yaitu  menerapkan rancangan  dari  tahap-tahap  sebelumnya  dan melakukan  uji  coba  yang  dilakukan  aktivitas- aktivitas yang ada.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  hasil  pembahasan  ini  adalah  data perancangan  sistem  secara  keseluruah  yaitu sebagai berikut

## 4.1 Langkah Perhitungan
Metode K-Means  Clustering digunakan untuk  mengelompokan  data  kesejahteraan
sosial di desa Pentur yang terbagi menjadi tiga cluster. Fungsi dari metode tersebut digunakan untuk  mengelola  kesejahteraan  sosial  yang nantinya dapat memudahkan kinerja perangkat dalam  menyalurkan  bantuan.  Perhitungan metode  K-Means  memerlukan  beberapa atribut  penilaian  untuk  kriterian  seperti  pada Tabel  1  dan  pada  perhitungan  ini  untuk sampelnya pada Tabel 2.

## Tabel  1.  Kriteria  Kesejahteraan  Sosial Rendah
No.

## Kriteria
K1  Tanggungan  keluarga:  istri,  anak,  atau  famili lain yang tidak berpenghasilan
K2  Kepala  keluarga  tidak  berpenghasilan  atau penghasilan  dibawah  Rp.  1.000.000,-  per bulan
K3  Memiliki  barang  yang  mudah  dijual  dengan minimal Rp. 500.000,-

## Tabel 2. Data Sampel Warga
No.  Kode K1 K2 K3 1 A1 1 Rp 800.000,00 Rp 150.000,00 2 A2 1 Rp 1.000.000,00 Rp 400.000,00 3 A3 2 Rp 900.000,00 Rp 150.000,00 4 A4 2 Rp 700.000,00 Rp 150.000,00 5 A5 2 Rp 700.000,00 Rp 250.000,00 6 A6 3 Rp 600.000,00 Rp 100.000,00 7 A7 3 Rp 550.000,00 Rp 100.000,00 8 A8 3 Rp 1.000.000,00 Rp 300.000,00 9 A9 4 Rp 850.000,00 Rp 100.000,00 10 A10 3 Rp 800.000,00 Rp 200.000,00 11 A11 3 Rp 600.000,00 Rp 100.000,00 12 A12 5 Rp 400.000,00 Rp 100.000,00 13 A13 3 Rp 800.000,00 Rp 200.000,00 14 A14 3 Rp 700.000,00 Rp 190.000,00 15 A15 3 Rp 600.000,00 Rp 100.000,00 16 A16 3 Rp 900.000,00 Rp 280.000,00 17 A17 5 Rp 1.000.000,00 Rp 300.000,00 18 A18 6 Rp 800.000,00 Rp 150.000,00 19 A19 1 Rp 650.000,00 Rp 260.000,00 20 A20 3 Rp 900.000,00 Rp 250.000,00 21 A21 4 Rp 1.000.000,00 Rp 400.000,00 22 A22 2 Rp 900.000,00 Rp 200.000,00 23 A23 3 Rp 750.000,00 Rp 250.000,00 24 A24 1 Rp 860.000,00 Rp 250.000,00 25 A25 2 Rp 800.000,00 Rp 100.000,00
Dari  data  tabel  2,  akan  dilakukan normalisasi data yang bertujuan untuk menyetarakan nilai rupiah. Metode normalisasi yang digunakan yaitu max-min dengan rumus seperti berikut:
 Perhitungan untuk normalisasi kriteria 1 pada data ke-1
𝑛(𝑖) = ⁡ 1−1 6−1 = 1
 Perhitungan  untuk  normalisasi  kriteria  2 pada data ke-1
𝑛(𝑖) = ⁡ 800000−400000⁡ 1000000−400000 = 0,666667
 Perhitungan untuk normalisasi kriteria pada data ke-1
𝑛(𝑖) = ⁡ 150−100⁡
400⁡−100 = 0,166666667 Tabel 3. Normalisasi Data Kode K1 K2 K3 A1 0 0.666666667 0.166666667 A2 0 1 1 A3 0.2 0.833333333 0.166666667 A4 0.2 0.5 0.166666667 A5 0.2 0.5 0.5 A6 0.4 0.333333333 0 A7 0.4 0.25 0 A8 0.4 1 0.666666667 A9 0.6 0.75 0 A10 0.4 0.666666667 0.333333333 A11 0.4 0.333333333 0 A12 0.8 0 0 A13 0.4 0.666666667 0.333333333 A14 0.4 0.5 0.3 A15 0.4 0.333333333 0 A16 0.4 0.833333333 0.6 A17 0.8 1 0.666666667 A18 1 0.666666667 0.166666667 A19 0 0.416666667 0.533333333 A20 0.4 0.833333333 0.5 A21 0.6 1 1 A22 0.2 0.833333333 0.333333333 A23 0.4 0.583333333 0.5 A24 0 0.766666667 0.5 A25 0.2 0.666666667 0
Kemudian  untuk  proses  clustering  akan dilakukan  dengan  menggunakan  data  hasil normalisasi  pada  Tabel  2.  Menentukan  pusat cluster  ( centroid )  awal  untuk  memulai  proses perhitungan  k-means  yang  diperoleh  secara acak  atau  random.  Pada  penelitian  ini digunakan data ke 3 sebagai pusat cluster C1, data ke  2  sebagai  pusat  cluster  C2,  dan  data ke  9  sebagai  pusat  cluster  C3.  Tentukan centroid awal secara acak pada Tabel 4.

## Tabel 4. Data Awal Centroid
Cluster K1 K2 K3 C1 0.2 0.5 0.166667 C2 0.2 0.5 0.5 C3 1 0.666667 0.166667
Mengitung jarak setiap data yang ada terhadap setiap pusat cluster. Menghitung jarak terpendek dengan rumus (2) Perhitungan pada data ke-1 :
𝐶1 = ⁡ √(0,2 − 0) 2 + ⁡ (0,5 − 0,666667) 2 + ⁡ (0,166667 − 0,166667) 2
⁡= 0.26034165586377
𝐶2 = ⁡ √(0,2 − 0) 2 + ⁡ (0,5 − 0,666667) 2 + ⁡ (0,5 − 0,166667) 2
= 0.42295258468165
𝐶3 = ⁡ √(1 − 0) 2 + ⁡ (0 − 0,666667) 2 + ⁡ (0,166667 − 0,166667) 2
=⁡ 1.0000000000001
Hasil  perhitungan  di  atas  menghasilkan nilai cluster 1 yaitu 0, 60092502767742 cluster 2 yaitu 1, 50000000000011 dan cluster 3 yaitu 0, 6414763002994 .

## Tabel 5. Hasil Perhitungan Iterasi 1
No. Kode C1 C2 C3 C 1 A1 0.2603416 5586377 0.4229525 8468165 1.0000000 000001 C1 2 A2 0.9921914 5777869 0.7348469 2283495 1.3437093 353021 C2 3 A3 0.3333333 333335 0.4714045 2079103 0.8171766 434908 C1 4 A4 0 0.3333333 3333333 0.8171767 794603 C1 5 A5 0.333333 0 0.8825467 5670924 C2 6 A6 0.3091207 9623794 0.5637178 1750959 0.7063209 0597861 C1 7 A7 0.3609402 8438095 0.5937171 043519 0.7492591 5261544 C1 8 A8 0.7348466 9603039 0.5637178 1750959 0.8491822 8641192 C2 9 A9 0.5002778 1170965 0.6873863 5424338 0.4412734 727785 C1 10 A10 0.3091204 3679536 0.3091206 1651652 0.6227179 6719453 C1 11 A11 0.3091207 9623794 0.5637178 1750959 0.7063209 0597861 C2 12 A12 0.7986099 7294612 0.9273618 4954957 0.7156974 0657487 C3 13 A13 0.3091204 3679536 0.3091206 1651652 0.6227179 6719453 C1 14 A14 0.2403699 0013103 0.2828427 1247462 0.6368324 5659906 C1 15 A15 0.3091207 9623794 0.5637178 1750959 0.7063209 0597861 C3 16 A16 0.5821413 9175986 0.4013864 8595974 0.7586535 1482464 C1 17 A17 0.9273616 6982832 0.7986099 0338073 0.6333328 9473687 C1 18 A18 0.8171767 1147549 0.8825468 1965825 0 C1 19 A19 0.4258974 5766388 0.2192157 739661 1.0940495 26606 C2 20 A20 0.5120761 6620978 0.3887301 2632302 0.7063204 3404943 C3 21 A21 1.0509252 537117 0.8124038 404636 0.9826264 6910105 C3 22 A22 0.3726778 4717889 0.3726779 9624997 0.8339996 0031978 C2 23 A23 0.3975617 3524805 0.2166666 6666667 0.6914154 9656419 C2 24 A24 0.4714042 8508883 0.3333333 3333333 1.0588252 085318 C2 25 A25 0.2357024 9609789 0.5270462 7669473 0.8171767 794603 C1
Suatu  data  akan  menjadi  anggota  suatu cluster  yang  memiliki  jarak  terkecil  dari  pusat clusternya,  misal  untuk  data  pertama,  jarak terkecil  diperoleh  pada  cluster  pertama,
sehingga data pertama akan menjadi anggota dari cluster pertama.
Seletah  mendapat  hasil  perhitungan  dari iterasi  pertama,  hitung  kembali  titik  pusat ( centroid ) untuk setiap cluster dengan menggunakan  rumus  persamaan  (3).  Berikut perhitungan menentukan centroid dari Tabel 4 dengan menggunakan persamaan (3):
Posisi 1 yang berjumlah 12 data, termasuk kedalam pusat cluster pertama (C1), sehingga:
 C11 = jumlah total keseluruhan data K1 (C1) / jumlah data = 3,6 / 12 = 0,3
 C12 = jumlah total keseluruhan data K2 (C1) / jumlah data = 6,583333333 / 12 = 0,54861111111111
 C13 = jumlah total keseluruhan data K3 (C1) / jumlah data = 1,6 / 12 = 0,15
Posisi 2 yang berjumlah 9 data, termasuk kedalam pusat cluster kedua (C2), sehingga:
 C21= jumlah total keseluruhan data K1 (C2) / jumlah data = 2,4 / 9 = 0,2666666667
 C22 = jumlah total keseluruhan data K2 (C2) / jumlah data = 6,9333333337 / 9 = 0,7703703
 C23 = jumlah total keseluruhan data K3 (C2) / jumlah data = 5,8 / 9 = 0.644444444444C24 Posisi 3 yang berjumlah 4 data, termasuk kedalam pusat cluster ketiga (C3), sehingga:
 C31 = jumlah total keseluruhan data K1 (C3) / jumlah data = 3,2 / 4 = 0,8
 C32 = jumlah total keseluruhan data K2 (C3) / jumlah data = 2,41666667 / 4 = 0,6041666667
 C33 = jumlah total keseluruhan data K3 (C3) / jumlah data = 0,833333333 / 4 = 0,208333333

## Tabel 6. Data Centroid Iterasi 2
C K1 K2 K3 C1 0,3 0,548611111 0,15 C2 0,266666667 0,77037037 0,644444444 C3 0,8 0,604166667 0,208333333
Perhitungan  dilakukan  hingga  posisi  data tidak  mengalami  perubahan.  Pada  penelitian ini perhitungan sampai pada iterasi ke-3.

## Tabel 7. Hasil Perhitungan Iterasi 3
No. Kode C1 C2 C3 C 1 A1 0.3425884 5619985 0.5624784 4566396 0.8307552 7141731 C1 2 A2 1.0365507 98269 0.5315483
2141412 1.3455573
90585
C2 3 A3 0.3308898 0407774 0.4659281 8389063 0.7090464 8196028 C1 4 A4 0.1163119 3611583 0.5513236 4307393 0.6108332 7017331 C1 5 A5 0.3832255 208312 0.3377258 7924723 0.7471964 0599765 C2 6 A6 0.2488218 3358148 0.7780564 8948289 0.4270556 6757728 C1 7 A7 0.3168949 4454306 0.8304150 0019184 0.4609437 4472648 C1 8 A8 0.7214555 8661134 0.2276764 0916681 0.9011138 5120833 C2 9 A9 0.3925032 0955798 0.6848233 4359859 0.3467663 6742949 C3
No. Kode C1 C2
C3 C
10 A10 0.2626461 7251648 0.3261625 3898409 0.5243749 9540164 C1 11 A11 0.2488218 3358148 0.7780564 8948289 0.4270556 6757728 C1 12 A12 0.7293924 286472 1.1217402 52356 0.4754789 657951 C3 13 A13 0.2626461 7251648 0.3261625 3898409 0.5243749 9540164 C1 14 A14 0.1912034 7672915 0.4446292 0861059 0.4696005 6575565 C1 15 A15 0.2488218 3358148 0.7780564 8948289 0.4270556 6757728 C1 16 A16 0.5679070 042471 0.0995859 19546394 0.7660424 1896537 C2 17 A17 0.8678856 1238217 0.5334452 3619427 0.8074689 9187492 C3 18 A18 0.7065302 7687395 0.8355837 3826609 0.3002570 9148604 C3 19 A19 0.5165133 5146401 0.4973598 8008825 0.9334655 990937 C2 20 A20 0.4890654 6815286 0.1534722 0923758 0.6985213 6600496 C2 21 A21 1.0312751 652605 0.5211856 9348081 1.1002384 702227 C2 22 A22 0.3851972 8884235 0.3071836 5812059 0.7533669 281267 C1 23 A23 0.3825990 0919441 0.2605223 6147104 0.6081747 6370684 C2 24 A24 0.5380409 4866711 0.3322986 6968881 0.9613679 8108827 C2 25 A25 0.2244931 0312724 0.6411150 1813872 0.6331627 4505722 C1

## 4.2 Perancangan sistem
Implementasi sistem merupakan penerapan  dari  rancangan  dan  penjelasan cara  menjalankan  aplikasi  yang  telah  dibuat dan aplikasi serta dilakukan pengujian kemudian  diimplementasikan.  Berikut  adalah implementasi dari sistem yang telah dibuat.
1.  Login  adalah  halaman  awal  yang  diakses oleh  user.  Halaman  ini  user  memasukkan username  dan  password  supaya  masuk  ke halaman  dashboard.  Tampilan  halaman  login admin ditunjukkan pada Gambar 1

## Gambar 1. Halaman Login
2.  Halaman  dashboard  merupakan  halaman yang menampilkan ringkasan informasi penting dalam  suatu  aplikasi.  Halaman  dashboard ditunjukkan pada Gambar 2

## Gambar 2. Halaman Dasboard
3.  Halaman  data  warga  merupakan  halaman yang  berisi  informasi  tentang  daftar  sampel warga  yang  tergolong  dalam  kesejahteraan rendah.  Admin  dapat  menambah,  mengubah, dan  menghapus  data  di  halaman  tersebut. Halaman warga dapat di lihat pada Gambar 3

## Gambar 3. Halaman Data Warga
4. Halaman Data Normalisasi untuk mengubah data asli menggunakan normalisasi agar dapat dihitung  menggunakan  Algoritma  K-Means, ditunjukkan pada Gambar 4

## Gambar 4. Halaman Data Normalisai
5. Halaman pusat cluster awal digunakan oleh admin untuk memasukkan centroid baru untuk perhitungan  algoritma  K-Means,  ditunjukkan pada Gambar 5
6.  Halaman  hasil  iterasi  menampilkan  hasil perhitungan berupa iterasi, dengan pengelompokkan  nilai  dapat  dilihat  pada Gambar 6
Gambar 6. Halaman Hasil Iterasi
7.Halaman hasil pengelompokan menampilkan hasil clustering berupa  tabel  pengelompokan, ditunjukkan pada Gambar 7
Gambar 7. Halaman Hasil Clustering

## 4.3 Hasil Uji Sistem
Sistem  pengelolaan  kesejahteraan  sosial telah  melakukan  pengujian  fungsional  dan pengujian  validitas.  Pengujian  ini  dilakukan untuk menemukan kesalahan maupun kekurangan pada sistem. Pengujian fungsional dengan menggunakan BalckBox testing dapat dilihat pada Tabel 8
Tabel 8. Uji Fungsional BlackBox Aktivitas Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil Uji Kesimpulan
Input data login benar Validasi data username & password dengan database Pindah dalam dashboard Sesuai
Input data warga dengan benar Data yang diinput akan tersimpan di database Data baru akan nambah di tabel Sesuai Hapus data warga “ok” Menghapus data yang ada dalam tabel Data terhapus dari dari data tabel Sesuai
Input data Centroid dengan benar Data yang diinput akan tersimpan di database
Data baru menambah dalam tabel Sesuai Edit data Cntroid Muncul notif bahwa kolom yang masih Kursor pindah ke Sesuai
Aktivitas Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil Uji
Kesimpulan
tidak lengkap kosong harus diisi kolom untuk ngisi Hapus data centroid “ok” Menghapus data dari didatabase Data terhapus dari data tabel Sesuai
Dari hasil uji fungsional BlackBox menunjukkan sistem  yang  telah  dibuat  tidak  terdapat kesalahan dan menghasilkan hasil yang sesuai harapan. Kemudian dilakukan pengujian validitas Sistem seperti pada Tabel 9
Tabel  9.  Perbandingan  Perhitungan  Silhouette Coefficient  Dan Manual Kode a(i) b(i) s(i) A1 0,434235222 0,691503647 0,372042036 A2 0,675200901 1,124986323 0,399814125 A3 0,418852513 0,601714834 0,303901966 A4 0,297629055 0,636891713 0,532684994 A5 0,487158815 0,531284732 0,083055118 A6 0,317760592 0,773600477 0,589244576 A7 0,377076936 0,816588408 0,965575056 A8 0,437197686 0,788736563 0,445698721 A9 0,608741072 0,611436724 0,004408717 A10 0,355807926 0,488321276 0,271365097 A11 0,35620367 0,767747178 0,536040405 A12 0,745952877 0,956106094 0,219801149 A13 0,355807926 0,488321276 0,271365097 A14 0,357863786 0,560212282 0,565434405 A15 0,317760592 0,773600477 0,589244576 A16 0,378799359 0,648725477 0,416086815 A17 0,651305871 0,884655149 0,263774284 A18 0,531995733 0,819849252 0,351105424 A19 0,609295982 0,792274362 0,230953303 A20 0,390848858 0,575939592 0,321371784 A21 0,648014336 1,070469944 0,394644998 A22 0,473972751 0,498087619 0,048414911 A23 0,463536154 0,484872864 0,044004752 A24 0,566357028 0,648851553 0,127139289 A25 0,382361634 0,70598308 0,458398304
Nilai  Berdasarkan  dari  perhitungan  dapat diketahui  bahwa  perhitungan  dari  uji  validasi silhouette  coefficient menghasilkan  nilai  s(i) global  0,360222796  yang  mana  dari  angka tersebut menunjukkan bahwa kualitas clusternya  masuk  kedalam Weak  Structure . Dengan hasil pengujian diatas maka data yang telah  diolah  menggunakan  metode  K-Means dapat  dikatakan  baik  karena  dari  hasil  uji silhouette  coefficient tidak  ada  angka  yang menunjukan  <  0  atau  tidak  ada  yang  over lapping,  sehingga  dapat  dikatakan  data  yang telah diolah sudah sesai kualitasnya .

## V.  KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Dari hasil clustering diperoleh tiga kelompok  cluster  yaitu,  cluster  pertama dikategorikan  sebagai  prioritas  pertama  untuk mendapatkan  bantuan  sosial,  cluster  kedua dikategorikan sebagai  warga yang menempati urutuan  ke  dua  dalam  mendapatkan  bantuan
sosial,  dan  yang  ketiga  merupakan  kelompok warga  yang  terakhir  dalam  mendapatkan bantuan sosial.

## 5.2 Saran
Pada  penelitian  ini  tentunya  tidak terlepas dari  kekurangan  dan  kelemahan,  untuk penelitian yang akan datang dalam aplikasinya bisa menggunakan mobile programing supaya lebih  mudah  untuk  pihak  pengurus  desa  atau pengguna  dapat  lebih  mudah.  Metode  atau algoritma  lain  dapat  digunakan  pada  sistem pengelompokan kesejahteraan sosial sehingga dapat menemukan algoritma yang benar-benar cocok, sehingga mendapatkan hasil yang lebih maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Departemen Pendidikan Nasional, Kamus Besar Bahasa Indonesia,
(Jakarta: Balai Pustaka, 2005), h. 270
[2] N.  Husna, “Ilmu  Kesejahteraan  Sosial Dan  Pekerjaan  Sosial”, J.  Al-Bayan Media Kaji. Dan Pengemb. Ilmu Dakwah ,
Vol. 6, No. 23, Pp. 45 –58, 2014.
[3]   Popular articles: Clustering Algoritma (K- Means). (31 Jan 2022).
https://sis.binus.ac.id/2022/01/31/clusteri ng-algoritma-k-means.
/https://sis.binus.ac.id/2022/01/31/cluster ing-algoritma-k-means/
[4] Fahrudin, “Pengaruh Alokasi Dana Desa
Terhadap  Kesejahteraan  Masyarakat Desa (Studi Kasus: Desa Sungai Rambut Kec.Berbak Kab.Tanjung Jabung
Timur)”, Skripsi  Fak.  Ekon.  Dan  Bisnis Islam  Univ. Islam Negeri Sulthan Thaha Saifuddin Jambi , 2018.
[5] A.  Kusuma  And  N.  Prasetyoningsih, “Peran Dinas Sosial Gunung Kidul Dalam Mengawasi  Penyaluran  Dana  Hibah Berbadan  Hukum”, J.  Penelit.  Pendidik. Guru Sekol. Dasar , Vol. 6, No. August, P. 128, 2018.
[6] T. T. Hanifa, S. Al-faraby, F. Informatika, and U. Telkom, “Analisis  Churn Prediction  pada  Data  Pelanggan  PT  . Telekomunikasi dengan Logistic
Regression  dan  Underbagging”,  vol.  4, no. 2, pp. 3210 –3225, 2017.
[7] M.  Ali  Hasymi,  A.  Faisol,  And  F. Ariwibisono, “Sistem Informasi Geografis Pemetaan  Warga  Kurang  Mampu  Di Kelurahan Karang Besuki Menggunakan Metode K-Means Clustering ,” Jati (Jurnal
Mhs. Tek. Inform. , Vol. 5, No. 1, Pp. 284 –
290, 2021, Doi: 10.36040/Jati.V5i1.3269.
[8] A.  Salam,  D.  Adiatma,  And  J.  Zeniarja, “Implementasi Algoritma K-Means Dalam Pengklasteran Untuk Rekomendasi Penerima  Beasiswa  PPA Di  Udinus,” Joins  (Journal  Inf.  Syst.) ,  Vol.  5,  No.  1, Pp.62-68, 2020, Doi:10.33633/Joins.V5i1.3350. [9] S.  Sari  And  J.  N.  Utamajaya,  “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan  Langsung  Tunai  Dana  Desa Menggunakan  Metode  Algoritma K-
Means  Clustering ”, J.  Jupiter ,  Vol.  14, No. 1, Pp. 150 –160, 2022.
[10]  Suhartini, and Ria Yuliani. 2021. “Penerapan Data Mining Untuk
Mengcluster  Data  Penduduk  Miskin Menggunakan  Algoritma  K-Means  Di Dusun  Bagik  Endep  Sukamulia  Timur”. Infotek: Jurnal Informatika Dan Teknologi 4 (1):39-50.