## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Penerapan Algoritma Mean-Shift Pada Clustering Penerimaan Bantuan Pangan Non Tunai
Rizuan * , Elin Haerani, Jasril, Lola Oktavia
Fakultas Sains dan Teknologi, Jurusan Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Kota Pekanbaru, Indonesia
Email: 1,* 11950115213@students.uin-suska.ac.id, 2 elin.haerani@ uin-suska.ac.id, 3 jasril@ uin-suska.ac.id,
4 lola.oktavia@ uin-suska.ac.id Correspondence Author Email: 11950115213@students.uin-suska.ac.id Submitted: 18/07/2023; Accepted: 31/08/2023; Published: 31/08/2023
Abstrak −Kemiskinan merupakan kondisi individu atau sekumpulan individu yang tidak memiliki akses ke sumber daya yang memadai untuk  memenuhi kebutuhan dasar serta  menjalani kehidupan yang baik.  Tujuan bantuan pangan non tunai adalah untuk memberikan bantuan  pangan kepada  yang  membutuhkannya  melalui  metode non tunai, seperti kartu debit atau kartu elektronik.  Pemerintah  harus  mempertimbangkan  kriteria  saat  memilih  masyarakat  yang  layak  untuk  mendapatkan  bantuan pangan  non  tunai,  karena  kriteria  tersebut  menentukan  siapa  yang  berhak  untuk  mendapatkan  bantuan  dalam  menentukan penerima  dana  BPNT.  Penelitian  ini  bertujuan  menemukan  pola  karakteristik  calon  penerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai (BPNT) berdasarkan kriteria dari Dinas Sosial Kota Pekanbaru . Berdasarkan hasil pengujian menggunakan Silhouette Score didapatkan kluster terbaik adalah 2 kluster dengan bandwidth 285 dan Silhouette Score 0.95 klaster 1 memiliki 680 data, dan klaster  2  memiliki  2  data. Hasil  claster  1  memiliki  pola  status  penguasaan  tempat  tinggal  berstatus  bebas  sewa  dan kontrak/sewa, untuk jenis lantai terluas adalah batu merah/ sementara, jenis adalah dinding plasteran dan jenis air konsumsi dari leding meteran. Sedangkan hasil cluster 2 memiliki pola penguasaan tempat tinggal  berstatus milik sendiri, untuk jenis lantai adalah keramik, jenis dinding adalah tembok dan konsumsi air dari sumur bor pompa.
Kata Kunci: BPNT; Mean-Shit; Clustering
Abstract −Poverty is a  condition in which individuals or a group of individuals lack access to adequate resources to meet basic  needs  and  lead  a  decent  life.  The  purpose  of  non-cash  food  assistance  is  to  provide  food  support  to  those  in  need through non-cash methods, such as debit cards or electronic cards. The government must consider the criteria when selecting eligible  communities  to  receive  non-cash  food  assistance,  because  these  criteria  determine  who  is  entitled  to  receive assistance  in  determining  recipients  of  BPNT  funds.  This  research  aims  to  identify  characteristic  patterns  of  potential recipients of Non-Cash Food Assistance (BPNT) based on the criteria set by the Pekanbaru City Social Service. Based on the testing results using the Silhouette Score, the best cluster is found to be 2 clusters with a bandwidth of 285 and a Silhouette Score of 0.95. Cluster 1 consists of 680 data points, while Cluster 2 has 2 data points. Cluster 1 exhibits patterns where the residents have free rental or lease status for their housing, the most common flooring type is red bricks/cement, the walls are plastered, and the source of water consumption is from a metered pipe. On the other hand, Cluster 2 shows a pattern where the residents own their homes, the flooring is made of ceramics, the walls are made of bricks, and the water consumption is from a drilled well with a pump.
Keywords : BPNT; Mean-Shit; Clustering

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan  merupakan  kondisi  individu  atau  sekumpulan  individu  yang  tidak  memiliki  akses  ke  sumber  daya yang memadai untuk memenuhi kebutuhan dasar serta menjalani kehidupan yang baik. Kemiskinan tidak hanya terjadi  begitu  saja,  itu  dapat  dilihat  dari  berbagai  sudut  pandang,  seperti  ketidakmampuan  untuk  mendapatkan pendapatan  yang  diperlukan  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar  keluarga  atau  ada  juga  yang  disebabkan  oleh lingkungan  tempat  tinggal  dan  kebiasaan  yang  tidak  produktif,  yang  menghasilkan  sumber  daya  manusia  yang rendah.[1][2]  Tingkat  kebutuhan  dasar  seseorang  dan  pendapatannya  dapat  dibandingkan  untuk  mengetahui seberapa  miskin  seseorang.  Orang  dianggap  miskin  jika  pendapatannya  tidak  mencapai  untuk  memenuhi kebutuhan minimum mereka. Tingkat pendapatan minimum, yang juga dikenal sebagai garis batas kemiskinan, merupakan pembatas antara orang yang dianggap miskin dan orang yang tidak.[3]
Dalam rangka melepaskan masyarakat dari garis batas kemiskinan maka pemerintah merancang program untuk  menunjang  kebutuhan  dasarnya.  Dalam  Peraturan  Presiden  Republik  Indonesia  Nomor  63  Tahun  2017 tentang  Pendistribusian  Bantuan  Sosial  Non  Tunai.[4]  Program  pemerintah  yang  disebut  bantuan  pangan  non tunai bertujuan untuk memberikan bantuan pangan kepada orang-orang yang membutuhkannya melalui metode non tunai seperti kartu debit atau kartu elektronik. Penerima bantuan pangan non tunai setiap bulan dalam bentuk e-voucher  atau  voucher  elektronik.[5][6]  Voucer  kemudian  ditukarkan  di  toko  bahan  makanan  yang  bekerja sama dengan bank penyalur atau e-warong untuk membeli kebutuhan pangan atau kebutuhan pokok.[7][8]
Kementerian  Sosial  Republik  Indonesia  menetapkan  kriteria  untuk  memilih  peserta  Keluarga  Penerima Manfaat (KPM) Bantuan Pangan Non Tunai.[9] Kriteria ini termasuk penghasilan utama, bangunan rumah, jenis lantai, dinding rumah tangga, sumber minum, Sumber pencahayaan, bahan bakar memasak, fasilitas BAB, serta aset rumah tangga paling  mahal. Namun dengan  kriteria  tersebut perlu dilihat  lagi apakah penerima teramasuk golongan  yang    layak  menerima  atau  sebaliknya.  Maka  dengan  demikian  akan  di  lakukan  pengelompokan dengan  menerapkan  algoritma  mean-shift  clustering  dari  data  calon  penerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
(BPTN)  sehingga  diperoleh  pola  karateristik  dari  calon  penerimaan  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPTN) berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan  oleh  Dinas  Sosial  Pekanbaru.  Dan  dapat  menjadi  referensi  dalam mengambil keputusan penerima bantuan pangan non tunai.[10]
Algoritma mean-shift adalah sebuah metode non-parametrik. Algoritma ini dapat digunakan salah satunya pengelompokan  data.[11]  Cara  kerja  dari  algoritma  ini  dimana  jendela  geser  berbentuk  lingkaran  digunakan untuk melakukan pengelompokan data. Kemudian titik pusat dari jendela geser tersebut terus di perbarui nilainya berdasarkan nilai rata-rata dari total seluruh titik di dalam jendela geser. Jendela tersebut terus bergeser hingga ke daerah yang lebih padat hingga konvergen.[12] Keunggulan algoritma ini dapat menentukan clustering tanpa memerlukan penentuan jumlah kluster terlebih dahulu.
Beberapa penelitian sebelumnya yang telah dilakukan untuk menjelajahi penerapan algoritma mean-shift dalam berbagai konteks. Salah satunya adalah Penerapan Mean Shift Clustering untuk mengoptimalkan masalah pencocokan  dalam  ridesharing  untuk  memaksimalkan  jumlah  pertandingan.  Hasil  penelitian  tersebut mengungkapkan  berdasarkan  tabel  2  dan  tabel  3  diperoleh  jumlah  pasangan  yang  cocok  adalah  21.  Metode clustering  juga  mampu  mengurangi  perhitungan  pasangan  pembalap-pembalap  yang  akan  dioptimalkan berdasarkan  setiap  kemungkinan  kecocokan  setiap  periode  waktu,  dan  waktu  berjalan  untuk  metode  clustering lebih cepat dibandingkan tanpa clustering. Ini berarti metode clustering akan memastikan pasangan driver-rider yang akan dioptimalkan berada dalam jarak yang berdekatan sehingga pengemudi tidak perlu pergi terlalu jauh untuk  menjemput  pengendara.[13] Dalam  penelitian  lain  terkait  Implementasi  Metode  K-Means,  Dbscan,  dan Meanshift  Untuk  Analisis  Jenis  Ancaman  Jaringan  Pada  Intrusion  Detection  System.  Hasil  penelitian menggunakan  indeks  Silhouette  (SI)  menunjukkan  bahwa  DBSCAN  mendapatkan  nilai  SI  terbaik  sebesar 0.3424 dengan parameter Eps sebesar 0.2 dan MinPts sebesar 3. Hasil  pengelompokan menggunakan K-Means menunjukkan  bahwa  dengan  nilai  k=4,  diperoleh  nilai  Silhouette  Index  sebesar  0.4531.  Sedangkan  hasil pengelompokan  menggunakan mean-shift dengan  bandwidth  sebesar  1,  menghasilkan  nilai silhouette  index sebesar  0.5305.[14] Dalam  penelitian  lain  terkait  Identifikasi  Perilaku  Pengguna  berdasarkan  Jenis  Tweet  di Platform twitter menggunakan Mean Shift Clustering. Hasil penelitian diperoleh 67 cluster dari algoritma Mean Shift.  Dari  total  67  cluster  yang  didapat,  diambil  5  cluster  untuk  mengidentifikasi  perilaku  pengguna.  Perilaku pengguna.  pada  cluster  0,  2,  3,  dan  4  bersifat  negatif.  Sementara  itu,  perilaku  pengguna  di  cluster  1  bersifat positif.[15] Dalam penelitian terkait lainya tentang Identifikasi LOS/NLOS Gelombang Milimeter dan Lokalisasi melalui Mean-Shift Clustering hasil penelitian dengan dengan menerapkan pengelompokan meanshift ke lokasi yang  dihitung,  kami  menemukan  cluster  tersebut  poin  terbanyak  sebagai  himpunan  poin  hipotetis  yang  benar dengan akurasi identifikasi menjadi 98,87%. Untuk titik-titik dalam cluster ini, asumsi LOS/NLOS yang sesuai dianggap  benar  yang  artinya  LOS/NLOS  kondisi  berhasil  diidentifikasi.  Diberikan  refleksi  yang  diketahui kondisi  dan  pengukuran  AOA  asli,  perkiraan  posisi  kemudian  diselesaikan  dengan  algoritma  lokalisasi  AOA yang diusulkan.[16]
Berdasarkan  penjelasan  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  pola  karakteristik  dari  data calon penerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan oleh Dinas Sosial Kota  Pekanbaru.  Algoritma  Mean-Shift  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  sebagai  metode  klasterisasi  untuk mengidentifikasi  pola-pola  yang  ada  dalam  data  BPNT.  Melalui  implementasi  algoritma mean-shift clustering penelitian  ini  berupaya  untuk  menggali  informasi  yang  berguna  tentang  karakteristik  penerima  BPNT. Implementasi algoritma mean-shift diharapkan dapat memberikan informasi tentang pola-pola tersebut, sehingga dapat digunakan dalam perencanaan kebutuhan penerima bantuan pangan non tunai.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan dari penelitian ini digambar pada Gambar 1 sebagai berikut :
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada  gambar  1  dapat  dilihat  untuk  alur  penelitian  akan  dimulai  dari  rumusan  masalah  dan  studi  literatur kemudian  di  lanjutkan  pengumpulan  data.  Data  yang  didapat  kemudian  di  lakukan  proses  pre-

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
prosesing/cleaning.  Selanjutnya  nilai  data  di  transformasi  dan  dilakukan  proses  data  mining  model  clustering mean shift. Kemudian hasil akan di evaluasi.

## 2.1 Rumusan Masalah dan Studi Literatur
Rumusan  masalah  memberikan  arah  dan  fokus  dalam  melakukan  studi  serta  mengidentifikasi  area  yang  perlu diteliti  lebih  lanjut.  Studi  literatur  melibatkan  pencarian  artikel,  buku,  publikasi  ilmiah,  dan  sumber-sumber lainnya yang relevan terhadap topik penelitian ini.

## 2.2 Pengumpulan Data
Data  penelitian  yang  digunakan  diperoleh  dari  penelitian  sebelumnya  yakni  penelitian  oleh  Firza  Syahputra jurusan  Teknik  informatika  UIN  Suska  Riau  pada  tahun  2022  dengan  judul  penelitiannya  “Sistem  pendukung Keputusan  Bantuan  Pangan  non  tunai  Menggunakan  Metode  Fuzzy-Analytical  hierarchy  process  dan  topsis”. Data  yang digunakan  merupakan data dari tahun 2020-2021 dari  Dinas Sosial Kota Pekanbaru  yang berjumlah 732 data dengan parameter sebayak 41.[17]

## 2.3 Pre-prosessing
Pada  tahap  ini  data  akan  di cleaning agar  bisa  digunakan  dalam  proses  penelitian.  Pada  proses cleaning akan dilakukan  menghapus  data  yang  bernilai  0  dan  null.  Serta  merubah  atribut  yang  belum  sesuai  dengan  yang  di harapkan.

## 2.4 Transformasi
Pada  tahap  transformasi  data  yang  awalanya  bersifat string akan  di  ubah  ke  bentuk integer .  Hal  ini  perlu dilakukan agar perhitungan pada tahap selanjutnya bisa laksanakan dengan baik.

## 2.5 Algoritma Mean-Shift
Algoritma Mean-Shift adalah metode pengelompokan (clustering) yang digunakan untuk mengidentifikasi pusat- pusat  atau  "modes"  dari  suatu  distribusi  data.[18][19]  Algoritma  ini  digunakan  dalam  bidang  penglihatan komputer, pengenalan pola, dan pengolahan citra.[20] Tata cara pengerjaan algoritma mean-shift :
a. Tentukan kernel yang akan digunakan dan jari-jari radius untuk pencarian tetangga.
𝐾(𝑥) = ( 1 ℎ ) 𝜑 ( 𝑥 ℎ ) (1)
Keterangan : h adalah bandwidth (lebar) kernel, yang digunakan untuk mengatur radius atau jangkauan dalam menghitung pergeseran rata-rata, φ adalah fungsi Gaussian atau Epanechnikov , yang menghitung bobot untuk setiap titik data berdasarkan jaraknya dari pusat cluster saat ini.
b. Inisialisasi pusat-pusat massa (centroid) awal.
c. Untuk setiap centroid, hitung pusat massa baru menggunakan rumus Mean-Shift.
Berikut rumus untuk menghitung ulang seluruh objek menggunakan pusat cluster terkini:
𝑚(𝑥) = ∑(𝐾(𝑥−𝑥𝑖)𝑥𝑖) ∑𝐾(𝑥−𝑥𝑖) (2) keterangan: 𝑚(𝑥)
=  pusat massa yang baru
𝑥 =  pusat massa yang saat ini
𝑥 𝑖 =  titik data dalam radius kernel yang diberikan k
=   fungsi kernel
d. Ulangi langkah 3 sampai  centroid stabil atau  memenuhi  kondisi berhenti tertentu (misalnya, jumlah iterasi telahmencapai batas tertentu).
e. Setelah konvergensi, setiap centroid akan mewakili mode atau pusat kelompok data.

## 2.6 Silhouette Score
Silhouette score adalah sebuah metrik evaluasi yang digunakan untuk mengukur sejauh mana setiap objek dalam sebuah  kelompok  atau  klaster  saling  berdekatan  dan  terpisah  dari  kelompok  atau  klaster  lainnya.  Metrik  ini memberikan  informasi  tentang  kualitas  pembagian  klaster,  di  mana  nilai  siluet  yang  lebih  tinggi  menunjukkan bahwa objek dalam suatu klaster saling berdekatan dengan baik dan terpisah dengan jelas dari klaster lainnya.
= −
𝑥(   )
(3)
keterangan: = Silhouette score

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
𝑎 = Jarak rata-rata terhadap sampel dan semua titik lain dalam kelas yang sama 𝑏 = Jarak rata-rata terhadap sampel dan semua titik lain dalam klaster terdekat

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pre-prosesing
Pada tahap ini data yang bernilai nol dan null akan di hapus untuk nilai data null dan nol ditampilkan pada Table 1 sebagai berikut:
Tabel 1. Nilai Null dan Nol Pada Data Nama Parameter Jumlah Null (kosong)  Jumlah Nol (0) Status Penguasaan tempat tinggal 1 2 Luas Lantai 28 216 Jenis Lantai Terluas 7 0 Jenis Dinding Terluas 4 6 Jenis Sumber Air 2 3 Sumber Penerangan 3 4 Daya Terpasang 3 14 Bahan bakar Masak 4 9 Fasilitas BAB 1 7 Lemari Kulkas 2 3 Ac 1 6 Pemanas Air 1 6 Telepon gengam 1 5 Televisi 1 3 Emas atau perhisan 1 5 Komputer/ laptop 1 7 Sepeda 1 6 Sepeda Motor 1 5 Mobil 1 6 Perahu 1 5 Motor Tempel 1 5 Perahu motor 1 5 Lahan 1 6 Rumah di tempat lain 1 5
Pada tabel 1 dapat dilihat  untuk parameter  Luas lantai data bernilai 0  tidak akan dihapus. Faktor  utama yang  menyebabkan  data  terserbut  tidak  dihapus  adalah  karena  terdapat  216  data  yang  memiliki  nilai  0  pada parameter tersebut. Kemudian nilai 0 tersebut di ubah dengan nilai rata-rata diantara nilai atas dan bawah untuk setiap data yang bernilai 0. Setelah proses cleaning jumlah total data menjadi 682 data.

## 3.2 Transformasi
Pada  tahap  transformasi  data  yang  awalanya  bersifat  string  akan  di  ubah  ke  bentuk  integer.  Hal  ini  perlu dilakukan  agar  perhitungan  pada  tahap  selanjutnya  bisa  laksanakan  dengan  baik.  Data  yang  di  transformasi ditampilkan pada Table 2 sebagai berikut:
Tabel 2. Transformasi Data Parameter Nama Atribut Awal Nilai perubahan Status Penguasaan Tempat Tinggal Dinas 5 Milik Sendiri 4 Bebas Sewa 3 Kontrak/Sewa 2 Lainnya 1 Jenis Lantai Terluas Marmer/Granit 9 Marmer/Granit lainnya 8 Keramik 7 Sementara/Batu merah 6 Kayu / Papan Kualitas Tinggi 5 Kayu / Papan Kualitas rendah 4 Parket / Vinil/Permadani 3 Lainnya 2

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 1019-1027 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.3876
Parameter Nama Atribut Awal Nilai perubahan Tanah 1 Jenis Dinding Terluas Tembok 5 Plasteran 4 Kayu 3 Batang Kayu 2 Lainnya 1 Jenis Sumber Air Minum Air Kemasan Bermerk 10 Air Kemasan Bermerk Isi ulang 9 Air Isi Ulang 8 Leding Enceran 7 Leding Meteran 6 Sumur Bor pompa 5 Sumur Terlindungi 4 Sumur Tidak Terlindungi 3 Mata Air terlindungi 2 Mata Air tak terlindungi 1 Sumber Penerangan Utama Listrik PLN 3 Listrik Non PLN 2 Bukan Listrik 1 Daya Terpasang 2200 Watt 4 1300 Watt 3 900 Watt 2 Tanpa Meteran 1 Bahan Bakar Memasak Listrik 5 Gas 3kg 4 Minyak Tanah 3 Gas Kota / Bio Gas 2 Briket 1 Fasilitas BAB Sendiri 4 Bersama 3 Umum 2 Tidak Ada 1 Lemari es / kulkas Ada 2 Tidak 1 AC Ada 2 Tidak 1 Pemanas Air Ada 2 Tidak 1 Telepon Rumah / Telepon Genggam Ada 2 Tidak 1 Televisi Ada 2 Tidak 1 Emas / Perhiasan & tabungan Ada 2 Tidak 1 Komputer / Laptop Ada 2 Tidak 1 Sepeda Ada 2 Tidak 1 Sepeda Motor Ada 2 Tidak 1 Mobil Ada 2 Tidak 1 Perahu Ada 2 Tidak 1 Motor tempel Ada 2 Tidak 1 Perahu motor Ada 2 Tidak 1 Lahan Ada 2

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 1019-1027 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.3876
Parameter Nama Atribut Awal Nilai perubahan Tidak 1 Rumah di tempat lain Ada 2 Tidak 1
Pada  tabel  2  untuk  setiap  atribut  dalam  satu  parameter  akan  di  rubah  ke  integer  dengan  nilai  atribut tertinggi ke terkecil. Nilai atribut di sesuaikan berdasarkan tinggi atau rendahnya nilai atribut tersebut.

## 3.3 Pemilihan Bandwidth
Pada tahap ini akan menentukan radius dalam ruang fitur yang digunakan untuk menghitung pergeseran rata- rata. Pemilihan nilai bandwidth yang optimal penting dalam Mean Shift. Penentukan nilai dilakukan berulang sampai menemukan nilai yang sesuai. Ini dapat dilakukan dengan menggunakan metode Silhouette Score untuk mengetahui nilai terbaik dari hasil cluster .
3.4 Pengujian Dengan Silhouette S core
Pada  tahap  pengujian  dilakukan  untuk  menentukan  jumlah  klaster  terbaik  dan  bandwidth  yang  tepat menggunakan Silhouette  Score .  Pengujian  akan  mengambil  nilai  bandwidth  dan  melakukan  proses pengelompokan. Selanjutnya nilai Silhouette Score akan di ukur berdasarkan nilai tertinggi.
Tabel 3 . Hasil Pengujian Silhouette Score
Jumlah Kluster  Nilai Bandwidth  Silhouette Score 8 50 0.75 6 100 0.87 3 140 0.92 2 285 0.95
Hasil  pengujian  pada  Tabel  3  menunjukan  bandwidth  dengan  50  mendapatkan  8  kluster  dengan  0.75, bandwidth dengan 100 mendapatkan 6 kluster dengan nilai 0.87, bandwidth dengan 140 mendapatkan 3 kluster dengan nilai 0.92, dan bandwidth dengan 285 mendapatkan 2 kluster dengan nilai 0.95. Dalam pengujian yang dilakukan di atas, didapatkan kluster terbaik adalah 2 kluster dengan bandwidth dan Silhouette Score 0.95.

## 3.5 Penerapan Algoritma Mean-Shift Menggunakan Google Colabs
Penelitian  ini  penerapan  algoritma  mean-shift  yang  dilakukan  menggunakan Googlecolabs dengan  data  yang sudah di pre-prosessing dan transformasi.
Gambar 2 . Proses Pada Algorima Mean-Shift
Pada  gambar  2  diperlihatkan    tahapan  algoritma  mean-shift  yang  menggunakan google  colabs dimulai dari  penginputan  data  menggunakan  library  pandas  untuk  membaca  file  excel.  Kemudian  memasukan  nilai bandwidth yaitu 285. Selanjutnya proses implementasi algoritma mean-shift dengan bantuan pustaka Scikit-learn

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
(sklearn) yang menyediakan algoritma clustering atau pengelompokan data dalam bahasa pemrograman Python. Tahap selanjutnya pencarian jumlah cluster dari label yang didapat.
Gambar 3 . Hasil Proses Algorima Mean-Shift
Hasil  cluster  pada  gambar  3  menunjukkan  klaster  1  memiliki  680  data,  dan  klaster  2  memiliki  2  data. Tanda X merah pada gambar merupakan pusat cluster.
3.6 Hasil Klaster Algoritma Mean-Shift
Tabel 4. Nilai Titik Centroid Parameter cluster 1 cluster 2 Status penguasaan tempat tinggal  2,483824 4 Luas Lantai 45,34706 1214 Jenis lantai terluas 5,938235 7 Jenis dinding terluas 3,977941 5 Jenis sumber air minum 6,279412 5 Sumber penerangan utama 2,973529 3 Daya Terpasang 2,485294 2,5 Bahan Bakar Memasak 3,911765 4 Fasilitas BAB 3,805882 4 Lemari es/kulkas 1,739706 2 AC 1,013235 1 Pemanas air 1,054412 1 Telepon rumah/telepon genggam 1,763235 1,5 Televisi 1,901471 2 Emas/perhiasan & tabungan 1,004412 1 Komputer/laptop 1,067647 1 Sepeda 1,219118 1 Sepeda motor 1,830882 2 Mobil 1,002941 1 Perahu 1,004412 1 Motor tempel 1,005882 1 Perahu motor 1,001471 1 Lahan 1,035294 1 Rumah di tempat lain 1,011765 1
Pada  Tabel  4  diperlihatkan  hasil  centroid  dari  masing  masing  cluster.  Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan pencarian atribut yang mendekati nilai centroid pada setiap parameter. Sehingga didapati pola karakteristik dari klaster tersebut. Hanya atribut yang berbeda di antara setiap klister yang akan diambil, untuk nilai atribut yang mirip akan di abaikan.
Tabel 5. Nilai Atribut Yang Mendekati Titik Centroid Parameter cluster 1 cluster 2 Status penguasaan tempat tinggal 2 & 3 4 Luas Lantai 45,34705882 1214 Jenis lantai terluas 6 7

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 1019-1027 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.3876
Parameter cluster 1 cluster 2 Jenis dinding terluas 4 5 Jenis sumber air minum 6 5 Sumber penerangan utama 3 3 Daya Terpasang 2 & 3 2 & 3 Bahan Bakar Memasak 4 4 Fasilitas BAB 4 4 Lemari es/kulkas 2 2 AC 1 1 Pemanas air 1 1 Telepon rumah/telepon genggam 2 1 & 2 Televisi 2 2 Emas/perhiasan & tabungan 1 1 Komputer/laptop 1 1 Sepeda 1 1 Sepeda motor 2 2 Mobil 1 1 Perahu 1 1 Motor tempel 1 1 Perahu motor 1 1 Lahan 1 1 Rumah di tempat lain 1 1
Pada  Tabel  5  terlihat  untuk  masing-masing  cluster  mendapatkan  atribut  yang  berbeda  pada  parameter Status  penguasaan  tempat  tinggal,  Luas  Lantai,  Jenis  lantai  terluas,  Jenis  dinding  terluas,  dan  Jenis  sumber  air minum.  Karakteristik  pada  klaster  1  menunjukkan  status  penguasaan  tempat  tinggal  berstatus  bebas  sewa  dan kontrak/sewa, untuk jenis lantai terluas adalah batu merah/ sementara, jenis adalah dinding plasteran dan jenis air konsumsi  dari  leding  meteran.  Sedangkan  karakteristik  pada  klaster  2  menunjukkan  status  penguasaan  tempat tinggal  berstatus milik sendiri, untuk jenis lantai adalah keramik, jenis dinding adalah tembok dan konsumsi air dari sumur bor pompa.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan  tentang  penerapan  algoritma  mean-shift  pada  clustering penerimaan  bantuan  pangan  non  tunai  menggunakan google  colabs ,  dapat  dilihat  bahwa  algoritma mean-shift clustering untuk data penerimaan bantuan pangan non tunai ini dapat melakukan klasterisasi, berdasarkan hasil pengujian  menggunakan Silhouette  Score dengan  klaster  terbaik  adalah  2  pada  nilai  bandwidth  285  dengan Silhouette  Score 0.95.  Pada  klaster  1  mendapatkan  680  data,  dan  klaster  2  mendapatkan  2  data.  Dari  data penerima bantuan pangan non tunai (BPNT), hasil claster 1 memiliki pola penguasaan tempat tinggal berstatus bebas  sewa  dan  kontrak/sewa,  untuk  jenis  lantai  terluas  adalah  batu  merah/  sementara,  jenis  adalah  dinding plasteran dan jenis air konsumsi dari leding meteran. Sedangkan hasil cluster 2 memiliki pola penguasaan tempat tinggal  berstatus milik sendiri, untuk jenis lantai adalah keramik, jenis dinding adalah tembok dan konsumsi air dari  sumur  bor  pompa.  Dengan  demikian,  hasil  penelitian  ini  memberikan  gambaran  tentang  pola  dan karakteristik penerima bantuan pangan non tunai (BPNT). Informasi ini dapat berguna dalam perencanaan dan pengembangan program bantuan pangan non tunai.

## REFERENCES
[1] K.  Fadhli  dan  L.  R.  Nazila,  “PENGARUH  IMPLEMENTASI  BANTUAN  SOSIAL  BPNT  DAN  PKH TERHADAP  EFEKTIVITAS  PENANGGULANGAN  KEMISKINAN,” JURNAL  EDUCATION  AND DEVELOPMENT , vol. 11, no. 2, hlm. 196–202, Apr 2023, doi: 10.37081/ed.v11i2.4654.
[2] I.  H.  H.  Dina  Islamiyati,  “Pengaruh  ZIS  dan  Faktor  Makro  Ekonomi  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di Indonesia,” Jurnal Ekonomi , vol. 25, no. 1, hlm. 118, Mar 2020, doi: 10.24912/je.v25i1.631.
[3] I. Irmanelly, A. Afrizal, dan F. Herlin, “Analisis Faktor-faktor yang mempengaruhi Pertumbuhan Ekonomi dan pengaruhnya  terhadap Kemiskinan di Kabuparten/Kota Provinsi Jambi,” J-MAS  (Jurnal  Manajemen dan Sains) , vol. 6, no. 2, hlm. 526, Okt 2021, doi: 10.33087/jmas.v6i2.320.
[4] J.  Hutagalung,  D.  Nofriansyah,  dan  M.  A.  Syahdian,  “Penerimaan  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT) Menggunakan Metode ARAS,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 6, no. 1, hlm. 198, Jan 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3478.
[5] Veti Fadillah dan Pangestika Rizki Utami, “Pelaksanaan Program Pemerintah Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT)  dalam  Rangka  Mitigasi  Dampak  Covid  –  19  di  Kelurahan  Sokanegara,” Jurnal  Riset  dan Pengabdian Masyarakat , vol. 2, no. 2, hlm. 120–132, Jul 2022, doi: 10.22373/jrpm.v2i2.1410.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[6] N.  Istriawati  dan  T.  Dartanto,  “Dampak  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  terhadap  Konsumsi  Makanan  dan Rokok pada Rumah Tangga Miskin di Indonesia,” Journal of Education, Humaniora and Social Sciences (JEHSS) , vol. 5, no. 2, hlm. 1158–1172, Nov 2022, doi: 10.34007/jehss.v5i2.1407.
[7] A.  Firdaus,  Sujianto,  dan  Febri  Yuliani,  “Program  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT)  di  Kecamatan Bengkalis : Suatu Evaluasi,” NeoRespublica: Jurnal Ilmu Pemerintahan , vol. 4, no. 1, hlm. 113–123, Des 2022, doi: 10.52423/neores.v4i1.36.
[8] L. R. Nadhifah dan N. H. Mustofa, “Pengaruh PKH dan BPNT terhadap Kemiskinan dengan Pertumbuhan Ekonomi Sebagai Variabel Moderasi,” Al Maal: Journal of Islamic Economics and Banking , vol. 3, no. 1, hlm. 12, Jul 2021, doi: 10.31000/almaal.v3i1.4510.
[9] M. Fikri, F. Helmiah, dan P. Putri, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerimaan Bantuan Pangan Non Tunai Menerapkan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , vol. 4, no. 2, hlm. 490–499, Sep 2022, doi: 10.47065/bits.v4i2.2127.
[10]  E. Yulianti dan M. Farina, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BANTUAN PANGAN NON TUNAI (BPNT) UNTUK KELUARGA MISKIN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE MULTI ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE (SMART),” Jurnal  Teknoif  Teknik  Informatika  Institut  Teknologi Padang , vol. 8, no. 1, hlm. 7–13, 2020, doi: 10.21063/JTIF.2020.V8.1.
[11]  R. Yamasaki dan T. Tanaka, “Properties of Mean  Shift,” IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell , vol. 42, no. 9, hlm. 2273–2286, Sep 2020, doi: 10.1109/TPAMI.2019.2913640.
[12]  J.  Chen,  J.  Yang,  J.  Huang,  dan  Y.  Liu,  “Robust  truth  discovery  scheme  based  on  mean  shift  clustering algorithm,” Journal  of  Internet  Technology ,  vol.  22,  no.  4,  hlm.  835–842,  2021,  doi: 10.53106/160792642021072204011.
[13]  H.  Sadewo,  Y.  Satria,  dan  H.  Burhan,  “Application  of  Mean  Shift  Clustering  to  optimize  matching problems in ridesharing for maximize the total number of match,” dalam Journal of Physics: Conference Series , IOP Publishing Ltd, Mar 2021. doi: 10.1088/1742-6596/1821/1/012019.
[14]  T.  A.  Cinderatama,  R.  Z.  Alhamri,  dan  Y.  Yunhasnawa,  “Implementasi  Metode  K-Means,  Dbscan,  Dan Meanshift Untuk Analisis Jenis Ancaman Jaringan Pada Intrusion Detection System,” INOVTEK Polbeng - Seri Informatika , vol. 7, no. 1, hlm. 169, Jun 2022, doi: 10.35314/isi.v7i1.2336.
[15]  S. N. Fikriyah dan Y. Sibaroni,  “Identify  User Behavior based on Tweet Type on twitter Platform  using Mean  Shift  Clustering,” JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA ,  vol.  6,  no.  3,  hlm.  1396,  Jul 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4329.
[16]  B. Hu, H. Tian, dan S. Fan, “Millimeter Wave LOS/NLOS Identification and Localization via Mean-Shift Clustering,”  dalam 2019  IEEE  30th  Annual  International  Symposium  on  Personal,  Indoor  and  Mobile Radio Communications (PIMRC) , IEEE, Sep 2019, hlm. 1–7. doi: 10.1109/PIMRC.2019.8904260.
[17]  F.  SYAHPUTRA,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  BANTUAN  PANGAN  NON  TUNAI MENGGUNAKAN METODE FUZZY- ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN TOPSIS,” 2022.
[18]  C.  Cariou,  S.  Le  Moan,  dan  K.  Chehdi,  “A  Novel  Mean-Shift  Algorithm  for  Data  Clustering,” IEEE Access , vol. 10, hlm. 14575–14585, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3147951.
[19]  Y.  Zhou,  Y.  Feng,  V.  Tarokh,  V.  Gintautas,  J.  McClelland,  dan  D.  Garagic,  “Multi-Level  Mean-Shift Clustering for Single-Channel Radio Frequency Signal Separation,” dalam 2019 IEEE 29th International Workshop  on  Machine  Learning  for  Signal  Processing  (MLSP) ,  IEEE,  Okt  2019,  hlm.  1–6.  doi: 10.1109/MLSP.2019.8918879.
[20]  S.  Chakraborty,  D.  Paul,  dan  S.  Das,  “Automated  Clustering  of  High-dimensional  Data  with  a  Feature Weighted Mean Shift Algorithm,” 2021. [Daring]. Tersedia pada: www.aaai.org