## APLIKASI PENERIMAAN BANTUAN LANGSUNG TUNAI MENGGUNAKAN METODE K-MODE
Yosep Agus Pranoto, Nurlaily Vendyansyah Teknik Informatika – ITN Malang yoa@lecturer.itn.ac.id

## ABSTRAK
Pada  akhir  tahun  2019  dunia  diguncang  adanya  wabah  virus  korona.  Adanya  pandemi  ini  telah  merubah tatanan dunia dan berdampak sangat signifikan terhadap dunia khususnya di negara Indonesia. Hampir di semua sektor  industri  banyak  yang  kolaps  dan  berhenti  beroperasi  serta  harus  melakukan  pemutusan  hubungan  kerja kepada  para  karyawan.  Kondisi  perekonomian  yang  memburuk  dan  tingkat  kemiskinan  yang  semakin meningkat  mendorong  pemerintah  untuk  memberikan  bantuan  kepada  rakyatnya.  Salah  satu  program  yang diberikan  yaitu  dengan  adanya  bantuan  langsung  tunai  (BLT).  Proses  seleksi  penerima  BLT  yang  dilakukan secara  manual  berpeluang  menimbulkan  kesalahan  serta  membutuhkan  waktu  yang  lama.  Pada  penelitian  ini dibuat program aplikasi  menggunakan  metode K-Mode  untuk  membantu pihak  yang terkait  dalam  menyeleksi penerima bantuan dana BLT agar lebih mudah, cepat dan objektif. Metode K-Mode merupakan salah satu ilmu pada  bidang  komputer  untuk  melakukan  proses  klustering.  Jumlah  kluster  yang  digunakan  sebanyak  2  buah dengan  10  data  uji  yang  diambil  dari  objek  penelitian.  Berdasarkan  data  yang  diujikan  pada  program  aplikasi menggunakan metode K-Mode, terdapat 3 kali iterasi dengan akurasi metode sebesar 90%.
Keyword : K-Mode, Bantuan Lansung Tunai, virus korona
1. PENDAHULUAN
Kemiskinan merupakan salah satu permasalahan  yang  sering  terjadi  khususnya  pada negara  berkembang  seperti  di  Indonesia.  Pada kehidupan  sosial,  kemiskinan  merupakan  sebuah fenomena  dimana  secara  perekonomian  sesorang belum  mampu  untuk  memenuhi  kebutuhan  hidup secara  layak.  Terpenuhinya  kebutuhan  pokok manusia berupa sandang, pangan dan papan secara layak  dapat  dijadikan  sebuah  acuan  dalam  menilai sesorang berada dalam sebuah fenomena kemiskinan  atau  tidak.  Banyak  sekali  faktor  yang menyebabkan  seseorang  terbelenggu  dalam  jerat kemiskinan,  antara  lain  tingkat  pendidikan  yang rendah  serta  minimnya  keahlian,  menyebabkan seseorang  tidak  memperoleh  pekerjaan  dengan penghasilan  yang  dapat  mencukupi  kebutuhan hidup.
Pada  akhir  tahun  2019,  dunia  diguncang adanya  wabah  virus  korona.  Adanya  pandemi  ini telah merubah tatanan dunia dan berdampak sangat signifikan  terhadap  dunia  khususnya  di  negara Indonesia. Hampir di semua sektor industri banyak yang  kolaps  dan  berhenti  beroperasi  serta  harus melakukan pemutusan hubungan kerja kepada para karyawan.  Perekonomian  semakin  memburuk ketika  diberlakukannya social  distancing baik dalam  lingkup  makro  dan  mikro.  Hal  ini  semakin memicu naiknya tingkat kemiskinan yang terjadi di Indonesia.
Kondisi  perekonomian  yang  memburuk  dan tingkat  kemisikinan  yang  semakin  meningkat mendorong pemerintah untuk memberikan bantuan kepada  rakyatnya.  Salah  satu  program  yang diberikan  yaitu  dengan  adanya  bantuan  langsung tunai  (BLT).  Proses  penyaluran  dana  BLT  kepada
masyarakat  miskin  khususnya  yang  terdampak pandemi  Covid  –  19  dilakukan  oleh  pemerintah melalui  Kepala  Desa  [1].  Agar  dana  yang disalurkan  dapat  tepat  sasaran  yaitu  kepada masyarakat  yang  benar  –  benar  membutuhkan, maka perlu diadakannya proses seleksi berdasarkan kriteria  –  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Banyak data  serta  proses  analisa  kriteria  yang  dilakukan secara  manual  berpeluang  terjadinya  kesalahan dalam  menentukan  warga  penerima  BLT  dan cenderung  membutuhkan  waktu  yang  relatif  lama. Konsistensi  penilaian  kriteria  secara  objektif  juga menjadi  salah  satu  faktor  yang  perlu  diperhatikan dalam  menentukan  warga  penerima  BLT,  unsur kolusi masih menjadi masalah yang sulit dihilangkan dalam setiap birokrasi.
Perkembangan  dunia  teknologi  berkembang dengan  sangat  pesat.  Kemajuan  ilmu  khususnya dalam bidang teknologi informasi dapat dimanfaatkan untuk mengatasi permasalahan dalam menentukan  warga  penerima  BLT.  Salah  satu metode  pada  bidang  komputer  yaitu  K-Mode clustering  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi berdasarkan kategori.
Pada  tahun  2017,  Fatma  Indriani  dan  Irwan Budiman melakukan
penelitian dengan menggunakan metode K-MODES untuk mengetahui  jenis  masakan  daerah  yang  populer pada website resep online. Pada penelitian tersebut menggunakan  dua  jenis  jumlah  kluster  yaitu  k=4 dan  k=8  dengan  tujuan  untuk  menghasilkan kelompok  yang  lebih  umum  maupun  kelompok yang lebih spesifik. Evaluasi nilai purity untuk k= 4 yaitu  0,825  sedangkan  untuk  k=8  yaitu  0,831. Clustering menggunakan metode K-MODES
dipilih  karena  cocok  digunakan  untuk  data kategorikal [2].
Pada  tahun  2017,  Tanti  Yulianita  dan  Deden Istiawan  melakukan  penelitian  untuk  menentukan prioritas  rehabilitasi  daerah  aliran  sungai  di Kabupaten  Wonogiri  menggunakan  metode  K- MODES.  Pada  penelitian  tersebut  menggunakan  4 kriteri  yaitu  penutupan  lahan  (PL),  kemiringan lereng  (KL),  tingkat  bahaya  erosi  (TBE)  dan Manajemen  (MAN).  Terdapat  3  centroid  yang digunakan yaitu kelompok 1 (PL=5, KL=3, TBE=2 dan  MAN=1),  kelompok  2  (PL=3,  KL=4,  TBE=2 dan  MAN=3)  serta  kelompok  3  (PL=4,  KL=3, TBE=4  dan  MAN=1).  Hasil  dari  clustering menunjukkan kelompok 2 sebagai prioritas pertama (kritis)  sebanyak  260  DAS,  kelompok  3  sebagai prioritas kedua (agak kritis) sebanyak 310 DAS dan kelompok  1  sebagai  prioritas  ketiga  (potensial kritis) sebanyak 400 DAS [2].
Pada  penelitian  ini  dibuat  program  aplikasi dengan  menggunakan  metode  K-Mode  untuk seleksi  penerima  BLT  yang  diterapkan  pada  salah satu  pemerintah  desa  di  kabupaten  Malang  dan dapat  menjadi  solusi  dalam  menentukan  warga penerima BLT secara cepat, tepat dan objektif.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Algoritma  K-Mode  adalah  sebuah  metode yang  dikembangkan  dari  metode  yang  telah  ada sebelumnya  yaitu  metode  K-Mean.  Kelebihan  dari metode K-Mode ini yaitu mampu untuk mengelompokkan data secara kategori dan menghasilkan  kluster  yang  lebih  stabil  serta  waktu perhitungan  yang  lebih  singkat  jika  dibandingkan dengan  metode  K-Mean  [3][4].  Modifikasi  yang dikembangkan pada metode K-Mode yaitu : 1. Menggunakan pencocokan ketidakmiripan sederhana dari fitur data bertipe kategorikal.
2. Mengganti mean menjadi modus atau nilai yang paling sering muncul.
3. Menggunakan  metode  berdasarkan  frekuensi untuk mencari modus dari sekumpulan data. Algoritma  metode  K-Mode  yang  digunakan untuk menentukan klustering yaitu :
1. Pilih  k  data  untuk  inisialisasi  centroid,  satu untuk setiap kluster.
2. Menghitung  jarak  antara  masing-masing  objek dan  mode  klaster,  tetapkan  objek  ke  klaster yang pusatnya memiliki jarak terdekat ke objek ulangi  langkah  ini  sampai  semua  objek ditetapkan ke kelompok.
…..(1)
Keterangan : D(x,y) = jarak data x ke y Xj = nilai fitur ke-j dari x Xy = nilai fitur ke-j dari y
R  adalah  jumlah  fitur  dan  berikut  adalah  nilai pencocokan seperti pada persamaan berikut :
0, Xj = Yj
𝞮 (Xy,Yj) =                            ……..(2)
1, Xj ≠ Yj
3.  Perbaharui  modus  (sebagai  centroid)  dari  setiap klaster  dengan  nilai  kategori  yang  sering muncul pada setiap klaster.
4. Ulangi langkah 2 dan 3 untuk memenuhi syarat, yaitu  (a)  data  pada  klaster  tersebut  tidak bergerak  atau  (b)  posisi  pusat  centeroid  tidak berubah.

## 3. METODE PENELITIAN
Flowchart sistem untuk menentukan penerima BLT ditunjukkan pada Gambar 1 :
Gambar 1. Flowchart sistem
Alur  sistem  seleksi  penerimaan  BLT  dimulai dengan  melakukan  input  data  kriteria  dari  warga, kemudian dilanjutkan dengan melakukan preprosesing dari data – data yang telah diinputkan. Pada proses ini dilakukan konversi dari nilai – nilai data  kriteria  menjadi  sebuah  kategori  untuk  dapat diproses  menggunakan  metode  K-Mode.  Setelah proses  konversi  selesai,  maka  dilakukan  proses penentuan  jumlah  kluster  berikut  centroidnya  dan dihitung  jarak  minimal  masing  –  masing  data kriteria  ke  pusat  centroid.  Kluster  merupakan kelompok  atau  kumpulan  objek  data  yang  mirip antara  satu  dengan  yang  lain  dan  dapat  dibedakan dengan  objek  data  pada  kluster  yang  lain[2]. Langkah  terakhir  dari  alur  sistem  yaitu  output
berupa  keputusan  terkait  warga  yang  berhak  untuk menerima BLT.
Flowchart dari metode K-Mode yang digunakan  pada  aplikasi  ini  ditunjukkan  pada Gambar 2 :
Gambar 2. Flowchart K-Mode
Kriteria  penilaian  yang  digunakan  untuk menentukan  penerima  BLT  yaitu  pekerjaan, penghasilan, jumlah tanggungan dan kondisi rumah [5]. Sedangkan kriteria yang digunakan pada objek penelitian didetailkan seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria penilaian penerima BLT Kode Nama Kriteria Kategori Nilai K1 Pekerjaan Kurang Layak Belum bekerja, Pekerja lepas Layak Petani, Pedagang, Wiraswasta, Pegawai swasta, Pensiunan Sangat Layak PNS, Polri, TNI K2 Penghasilan Kecil 0 – 999.000 Sedang 1.000.000 – 2.999.000 Besar >= 3.000.000 K3 Jumlah Tanggungan Sedikit 1 - 2 Orang Cukup 3 – 4 Orang
Banyak >= 5 Orang
K4 Kondisi Rumah Kurang Layak Lantai rumah tanah, Dinding rumah bambu/kayu murah/tembok tanpa plester , MCK tanpa fasilitas Layak Lantai rumah semen, Dinding rumah tembok halus, MCK bersama Sangat Layak Lantai rumah keramik, Dinding rumah tembok keramik, MCK sendiri.
Sebagai  data  pengujian  program  digunakan data sampel  sebanyak 10 orang  yang  telah diambil dari objek penelitian seperti yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Kriteria Calon Penerima BLT
No Nama
K1 K2 K3 K4 1 Sukidi Pedagang 1.750.000 3 org Lantai rumah semen, Dinding rumah tembok halus, MCK bersama 2 Paidi Petani 1.500.000 2 org Lantai rumah tanah, Dinding rumah bambu/kayu murah/tembok tanpa plester , MCK tanpa fasilitas 3 Misjan Wiraswasta 3.200.000 3 org Lantai rumah semen, Dinding rumah tembok halus, MCK bersama 4 Munali Petani 2.100.000 3 org Lantai rumah semen, Dinding rumah tembok halus, MCK bersama 5 Budiyanto Pensiunan 2.750.000 1 org Lantai rumah semen, Dinding rumah tembok halus, MCK bersama 6 Saidi PNS 4.000.000 2 org Lantai rumah keramik, Dinding rumah tembok keramik, MCK sendiri. 7 Sucipto Pekerja lepas 800.000 3 org Lantai rumah tanah, Dinding rumah bambu/kayu murah/tembok tanpa plester , MCK tanpa fasilitas 8 Buang Petani 1.800.000 2 org Lantai rumah tanah, Dinding rumah bambu/kayu murah/tembok tanpa plester , MCK tanpa fasilitas 9 Muchtar PNS 4.200.000 3 org Lantai rumah keramik, Dinding rumah tembok keramik, MCK sendiri. 10 Jumadi Petani 1.800.000 4 org Lantai rumah semen, Dinding rumah tembok halus, MCK bersama
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Aplikasi dimulai dengan menampilkan halaman  login  sebagai  pembatasan  pengguna  yang dapat  mengelola  data  aplikasi.  User  diwajibkan untuk  mengisi  username dan password dengan benar agar dapat masuk ke halaman utama aplikasi.
Pada  halaman  utama  terdapat  menu  setting kriteria,  menu  input  data  kriteria  dan  menu perhitungan  k-mode.  Form  login  ditunjukkan  pada Gambar 3.
Gambar 3. Form Login
Halaman  utama  aplikasi  ditunjukkan  pada Gambar 4.
Gambar 4. Halaman Utama Aplikasi
Gambar 5. Form Input Data
Gambar 5  menunukkan Tampilan Form Input Data  Kriteria.  Pada  menu  input  data  kriteria  akan menampilkan Form yang digunakan untuk memasukkan data warga calon penerima BLT yang
nantinya  akan  diseleksi  menggunakan  metode  K- mode.
Pada  menu  Setting  Kriteria  BLT  -  DD  akan menampilkan Form yang digunakan untuk memasukkan  kriteria  dan  mengatur  nilai  dari kriteria  tersebut.  Tampilan  Form  Setting  Kriteria BLT - DD ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Form Setting Kriteria BLT – DD
Pada  menu  perhitungan  K-Mode  akan menampilkan Form yang digunakan untuk melakukan seleksi warga penerima BLT menggunakan  metode  K-Mode.  Pada  Form  ini terdapat tiga tahapan, yaitu :
1. proses  preprosesing  yaitu  mengubah  input  data calon  penerima  BLT  menjadi  sebuah  data kategori  yang  dibutuhkan  pada  proses  di metode K-Mode.
2. Menentukan  centroid  dari  cluster  menerima BLT dan tidak menerima BLT.
3. Melakukan  perhitungan  untuk  seleksi  penerima BLT menggunakan metode K-Mode.
Form  perhitungan  K-Mode  ditunjukkan  pada Gambar 7.
Gambar 7. Form Perhitungan K-Mode
Untuk  mengetahui  kebenaran  aplikasi  dalam melakukan  perhitungan  seleksi  penerima  bantuan BLT  menggunakan metode  K-Mode, maka dilakukan pengujian terhadap aplikasi menggunakan  data  sampel  yang  terdapat  pada Tabel  2.  Sedangkan  untuk  centroid  awal  pada masing-masing kluster ditunjukkan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Centroid Awal Kluster
Kluster Pekerja- an Penghasi- lan Tanggungan Keluarga Kondisi Rumah Menerima BLT Kurang Layak Sedang cukup Kurang Layak Tidak Menerima BLT Layak Besar Sedikit Layak
Sedangkan  untuk  Setting  centroid  awal  pada aplikasi ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 8. Setting Centroid Awal Pada Aplikasi
Hasil seleksi penerima bantuan BLT menggunakan  metode  K-Mode  ditunjukkan  pada Gambar 9.
Gambar 9. Hasil Seleksi Penerima BLT
Pada  cluster  Menerima  BLT  mengalami perubahan  centroid  sebanyak  dua  kali,  sedangkan cluster Tidak Menerima BLT mengalami perubahan  centroid  sebanyak  tiga  kali,  sehingga untuk  iterasi  pada  metode  K-Mode  dilakukan sebanyak  tiga  kali.  Perubahan  centroid  kluster Menerima  BLT  pada  aplikasi  ditunjukkan  pada Gambar 10.
Gambar 10. Perubahan centroid kluster Menerima

## BLT
Sedangkan  perubahan  centroid  kluster  tidak Menerima  BLT  pada  aplikasi  ditunjukkan  pada Gambar 11.
Gambar 11. Perubahan centroid kluster Tidak Menerima BLT
Terkait  dengan  analisis  perhitungan  K-mode pada aplikasi dijabarkan sebagai berikut :
Langkah pertama adalah menentukan centroid awal dari cluster Menerima BLT berikut
KLUSTER AWAL MENERIMA BLT Pekerjaan = Kurang Layak Penghasilan = Sedang Jumlah Tanggungan = Cukup Kondisi Rumah = Kurang Layak
Kemudian  menentukan  centroid  awal  dari  cluster Tidak Menerima BLT

## KLUSTER AWAL TIDAK MENERIMA BLT
Pekerjaan = Layak Penghasilan = Besar Jumlah Tanggungan = Sedikit Kondisi Rumah = Layak Selanjutnya akan dihitung jarak ke-10 data dengan centroid  masing  –  masing  cluster  menggunakan rumus K-Mode. -------------------------------------------------------- # Iterasi ke = 1 jarak ke kluster 1 = 2 jarak ke kluster 2 = 2 Masuk ke Kluster = Menerima BLT jarak ke kluster 1 = 2 jarak ke kluster 2 = 2 Masuk ke Kluster = Menerima BLT jarak ke kluster 1 = 3 jarak ke kluster 2 = 1 Masuk ke Kluster = Tidak Menerima BLT jarak ke kluster 1 = 2 jarak ke kluster 2 = 2 Masuk ke Kluster = Menerima BLT jarak ke kluster 1 = 3 jarak ke kluster 2 = 1 Masuk ke Kluster = Tidak Menerima BLT jarak ke kluster 1 = 4 jarak ke kluster 2 = 2 Masuk ke Kluster = Tidak Menerima BLT jarak ke kluster 1 = 1 jarak ke kluster 2 = 4 Masuk ke Kluster = Menerima BLT jarak ke kluster 1 = 2 jarak ke kluster 2 = 2 Masuk ke Kluster = Menerima BLT jarak ke kluster 1 = 3 jarak ke kluster 2 = 3 Masuk ke Kluster = Menerima BLT jarak ke kluster 1 = 2 jarak ke kluster 2 = 2 Masuk ke Kluster = Menerima BLT
Hasil  seleksi  menggunakan  centroid  awal ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Seleksi Menggunakan Centroid Awal Nama Kluster Sukidi Menerima BLT Paidi Menerima BLT Misjan Tidak Menerima BLT Munali Menerima BLT Budiyanto Tidak Menerima BLT Saidi Tidak Menerima BLT Sucipto Menerima BLT Buang Menerima BLT Muchtar Menerima BLT Jumadi Menerima BLT
Hasil  dari  perhitungan  pada  iterasi  ke-1 didapatkan  nilai-nilai  baru  untuk  centroid  pada kluster  Menerima  BLT  dan  kluster  Tidak Menerima BLT, seperti berikut :
Update Centroid Kluster Menerima BLT Iterasi Ke-1 Pekerjaan = Layak Penghasilan = Sedang Jumlah Tanggungan = Cukup Kondisi Rumah = Layak
Update  Centroid  Kluster  Tidak  Menerima  BLT  Iterasi Ke-1 Pekerjaan = Layak Penghasilan = Besar Jumlah Tanggungan = Sedikit Kondisi Rumah = Layak
Centroid  awal  dan  centroid  iterasi  ke-1  pada cluster  Tidak  Menerima  BLT  tidak  mengalami perubahan,  akan  tetapi  Centroid  awal  dan  centroid iterasi ke-1 pada cluster Menerima BLT mengalami perubahan, oleh karena itu dilanjutkan ke iterasi ke- 2  yaitu  menghitung  ulang  jarak  ke-10  data  dengan centroid  iterasi  ke-1  masing  –  masing  cluster menggunakan rumus K-Mode
--------------------------------------------------------
# Iterasi ke = 2 jarak ke kluster 1 = 0 jarak ke kluster 2 = 2 Masuk ke Kluster = Menerima BLT jarak ke kluster 1 = 2 jarak ke kluster 2 = 2 Masuk ke Kluster = Menerima BLT jarak ke kluster 1 = 1 jarak ke kluster 2 = 1 Masuk ke Kluster = Menerima BLT jarak ke kluster 1 = 0 jarak ke kluster 2 = 2 Masuk ke Kluster = Menerima BLT jarak ke kluster 1 = 1 jarak ke kluster 2 = 1 Masuk ke Kluster = Menerima BLT jarak ke kluster 1 = 4 jarak ke kluster 2 = 2 Masuk ke Kluster = Tidak Menerima BLT jarak ke kluster 1 = 3 jarak ke kluster 2 = 4 Masuk ke Kluster = Menerima BLT jarak ke kluster 1 = 2 jarak ke kluster 2 = 2 Masuk ke Kluster = Menerima BLT jarak ke kluster 1 = 3 jarak ke kluster 2 = 3 Masuk ke Kluster = Menerima BLT jarak ke kluster 1 = 0 jarak ke kluster 2 = 2 Masuk ke Kluster = Menerima BLT
Hasil  seleksi  menggunakan  centroid  iterasi ke-1 ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Seleksi Menggunakan Centroid
iterasi ke-1 Nama Kluster Sukidi Menerima BLT Paidi Menerima BLT Misjan Menerima BLT Munali Menerima BLT Budiyanto Menerima BLT Saidi Tidak Menerima BLT Sucipto Menerima BLT Buang Menerima BLT Muchtar Menerima BLT Jumadi Menerima BLT
Hasil  dari  perhitungan  pada  iterasi  ke-2 didapatkan  nilai-nilai  baru  untuk  centroid  pada kluster  Menerima  BLT  dan  kluster  Tidak Menerima BLT, seperti berikut :
Update Centroid Kluster Menerima BLT Iterasi Ke-2 Pekerjaan = Layak Penghasilan = Sedang Jumlah Tanggungan = Cukup Kondisi Rumah = Layak
Update  Centroid  Kluster  Tidak  Menerima  BLT  Iterasi Ke-2 Pekerjaan = Kurang Layak Penghasilan = Besar Jumlah Tanggungan = Sedikit Kondisi Rumah = Sangat Layak
Centroid iterasi  ke-1 dan centroid iterasi ke-2 pada  cluster  Menerima  BLT  tidak  mengalami perubahan,  akan  tetapi  centroid  iterasi  ke-1  dan centroid  iterasi  ke-2  pada  cluster  Tidak  Menerima BLT  mengalami  perubahan,  oleh  karena  itu dilanjutkan  ke  iterasi  ke-3  yaitu  menghitung  ulang jarak  ke-10  data  dengan  centroid  iterasi  ke-2 masing  –  masing  cluster  menggunakan  rumus  K- Mode -------------------------------------------------------- # Iterasi ke = 3 jarak ke kluster 1 = 0 jarak ke kluster 2 = 4 Masuk ke Kluster = Menerima BLT jarak ke kluster 1 = 2 jarak ke kluster 2 = 3 Masuk ke Kluster = Menerima BLT jarak ke kluster 1 = 1 jarak ke kluster 2 = 3 Masuk ke Kluster = Menerima BLT jarak ke kluster 1 = 0 jarak ke kluster 2 = 4 Masuk ke Kluster = Menerima BLT jarak ke kluster 1 = 1 jarak ke kluster 2 = 3 Masuk ke Kluster = Menerima BLT jarak ke kluster 1 = 4 jarak ke kluster 2 = 1 Masuk ke Kluster = Tidak Menerima BLT jarak ke kluster 1 = 3 jarak ke kluster 2 = 3 Masuk ke Kluster = Menerima BLT jarak ke kluster 1 = 2 jarak ke kluster 2 = 3 Masuk ke Kluster = Menerima BLT jarak ke kluster 1 = 3 jarak ke kluster 2 = 2 Masuk ke Kluster = Tidak Menerima BLT jarak ke kluster 1 = 0 jarak ke kluster 2 = 4 Masuk ke Kluster = Menerima BLT
Hasil  seleksi  menggunakan  centroid  iterasi ke-2 ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Seleksi Menggunakan Centroid iterasi ke-2 Nama Kluster Sukidi Menerima BLT Paidi Menerima BLT Misjan Menerima BLT Munali Menerima BLT Budiyanto Menerima BLT Saidi Tidak Menerima BLT Sucipto Menerima BLT Buang Menerima BLT Muchtar Tidak Menerima BLT Jumadi Menerima BLT
Hasil  dari  perhitungan  pada  iterasi  ke-2 didapatkan  nilai-nilai  baru  untuk  centroid  pada kluster  Menerima  BLT  dan  kluster  Tidak Menerima BLT, seperti berikut :
Update Centroid Kluster Menerima BLT Iterasi Ke-3 Pekerjaan = Layak Penghasilan = Sedang Jumlah Tanggungan = Cukup Kondisi Rumah = Layak
Update  Centroid  Kluster  Tidak  Menerima  BLT  Iterasi Ke-3 Pekerjaan = Kurang Layak Penghasilan = Besar Jumlah Tanggungan = Sedikit Kondisi Rumah = Sangat Layak
Centroid iterasi  ke-2 dan centroid  iterasi ke-3 pada  kluster  Menerima  BLT  dan  kluster  Tidak Menerima  BLT  tidak  mengalami  perubahan, sehingga  proses  iterasi  dihentikan  dengan  hasil seleksi seperti yang ditunjukkan pada Tabel 6. Pada seleksi yang dilakukan oleh objek penelitian secara manual menggunakan 10 data sampel menghasilkan  7  data  yang  Menerima  BLT  dan  3 data  yang  Tidak  Menerima  BLT  seperti  yang ditunjukkan pada    Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Seleksi Secara Manual Yang Dilakukan Oleh Pihak Objek Penelitian
Nama Kluster Sukidi Menerima BLT Paidi Menerima BLT Misjan Tidak Menerima BLT Munali Menerima BLT Budiyanto Menerima BLT Saidi Tidak Menerima BLT Sucipto Menerima BLT Buang Menerima BLT Muchtar Tidak Menerima BLT Jumadi Menerima BLT
Perbandingan  hasil  dari  program  aplikasi menggunakan  metode  K-MODE  pada  Tabel  6 dengan hasil seleksi  yang dilakukan secara manual oleh  pihak  objek  penelitian  pada  tabel  7  terdapat perbedaan  sebanyak  1  data  dari  total  10  data  yang digunakan  sebagai  sampel  sehingga  diperoleh akurasi  metode  K-MODE  sebesar  (  9  /  10  )  *  100 % = 90%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan  pada  program  aplikasi  menggunakan  2 buah  kluster  serta  10  data  yang  diambil  dari  objek penelitian,  diperoleh  hasil  jumlah  iterasi  sebanyak 3  kali  serta  nilai  akurasi  metode  K-Mode  sebesar 90%.  Seleksi  yang  dilakukan  secara  manual  oleh pihak  objek  penelitian  menghasilkan  3  orang  yang menerima  BLT,  sedangkan  seleksi  menggunakan aplikasi  menghasilkan  2  orang  yang  menerima BLT.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Peraturan Menteri Keuangan Republik Indonesia  Nomor  40/Pmk.07/2020  Tentang Perubahan  Atas  Peraturan  Menteri  Keuangan Nomor 205/Pmk.07/2019 Tentang Pengelolaan Dana Desa. [2]   T. Yulianita and I. Deden, "IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MODES UNTUK MENENTUKAN PRIORITAS REHABILITASI DAERAH ALIRAN SUNGAI  BERDASARKAN  PARAMETER LAHAN KRITIS," URECOL, no. universitass muhammadiyah magelang, p.434, 2017.
[3]   Neha Ashok; Nimal Gaod; Samrat Ashok; "K- MODES CLUSTERING  ALGORITHM FOR
CATEGORICAL
DATA,"
INTERNATIONAL JOURNAL
OF COMPUTER  APPLICATIONS”,  vol.  123,  p. 2, 2015.
[4]  Rohmawati,  Nurul;  Defiyanti,  Sofi;  Jajuli, Mohamad;"IMPLEMENTASI  ALGORITMA K-MEANS  DALAM  PENGKLASTERAN MAHASISWA  PELAMAR  BEASISWA," Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi  Terapan, vol. I, no. UTAMA, p. 63, 2015.
[5]   Julianti, Reza; Reswan, Yuza; juhardi, Ujang; Marhalim; "SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN  PENYALURAN  BANTUAN LANGSUNG  TUNAI  DANA  DESA  (BLT- DD)  DESA  SELIKA  MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY LOGIC," Jurnal Sains Terapan  Teknologi  Informasi,  vol.  13,  no.  2, p. 87-93, 2021.