DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v6i1.347

## PEMETAAN DAERAH BERPOTENSI TRANSMIGRAN DI KECAMATAN KARTASURA DENGAN METODE FUZZY C-MEANS (FCM) CLUSTERING
Arial 11
Mawar Hardiyanti 1) ; Yustina Retno Wahyu Utami 2) ; Wawan Laksito Yuly Saptomo 3) 1)2)3) Program Studi Teknik Informatika, STMIK Sinar Nusantara
1) mawar120295@gmail.com ; 2) yustina_retno@sinus.ac.id; 3) wlaksito@sinus.ac.id ……. ……. 11

## ABSTRACT
In an attempt to achieve the well-being of Indonesia, one of the Government's policies that need to  be  implemented  are  the  deployment  and  implementation  of  the  transmigration  program.  In General  only  a  transmigration  program  offered  by  the  Government  to  all  societies  without knowing  the  economic  background  and  his  family  so  that  the  transmigration  program  was  not right on target. Based on the background of the problems in this research is how to design, build, develop and implement Fuzzy C-Means Clustering on Regional Mapping System for classifying the area potentially Homesteader in Kartasura. The data obtained by conducting interviews at the population administration of the subdistrict of Kartasura, observation and study of the literature. In  this  research,  the  author  uses  secondary  data.  Data  obtained  from  Reports  in  Kartasura Subdistrict number 2015 by BPS (Statistics Indonesia) Sukoharjo Regency. The results obtained are  Fuzzy  C-Means  method  can  be  applied  to  a  system  of  mapping  the  area  potentially Homesteader in Kartasura can optimize the work of the Government in the implementation of  the resettlement  program.  Testing  the  cluster  with  Center  validation  methods  using  MPC  alternate data  criteria  in  the  period  the  year  2014  and  2015 which  States  that  3  clusters  are  the  cluster validation.
Keywords: Classification, Fuzzy C-Means, Transmigration

## I. PENDAHULUAN
Paradigma  baru  yang  sudah  jauh berbeda  dengan  paradigma  lama,  terjadi dengan  dikeluarkannya  undang-undang  No. 5/1997.  Pelaksanaan  transmigrasi  tidak  lagi difokuskan pada pemecahan masalah persebaran  penduduk,  yang  selama  90  tahun terakhir  memang  tidak  berhasil  dipecahkan, namun bergeser pada pengembangan ekonomi  dan  pembangunan  daerah.  Dalam undang-undang  tersebut  dinyatakan,  bahwa tujuan transmigrasi adalah,untuk meningkatkan  kesejahteraan  transmigran  dan masyarakat  sekitar,meningkatkan  pemerataan pembangunan daerah, dan memperkuat persatuan dan  kesatuan  bangsa. Oleh  karena itu  sudah  selayaknya  pemerintah  mengkaji potensi  yang  dimiliki  calon  transmigran  baik dari  segi  kualitas  sumberdaya  manusia, ekonomi, sosial maupun budaya.
Di  samping  itu  potensi  yang  dimiliki wilayah penempatan transmigrasi harus diinformasikan kepada para calon transmigran sehingga  terjadilah  kesesuaian  antara  potensi calon  transmigran  dengan  potensi  wilayah penempatan.  Implikasi  dari  kebijakan  ini diharapkan  dapat  menjadi  daya  menarik penduduk  di  daerah  padat  dan  berpendidikan relatif  tinggi  untuk  bersedia  bermigrasi  ke
daerah baru tersebut.  Berdasarkan hal tersebut  maka  dilakukan  penelitian  dengan tujuan  adalah  menganalisis  potensi  calon transmigransasaran pengarahan dan perpindahan  di  daerah  asal,  dan  mengakaji prosedur  teknis  pelaksanaan  pengarahan  dan perpindahan calon transmigran[1].
Permasalahan  yang  terjadi  dikantor Kecamatan  Kartasura  yaitu  sistem  yang berjalan  masih  menggunakan  sistem  manual, dimana  sistem  yang  berjalan  pada  program transmigrasi  selama  ini  hanya  ditawarkan  ke semua  penduduk  melalui  para  ketua  RT  dan RW setempat pada saat rapat / kumpulan. Dan hasil  dari  sistem  menawarkan  kepada  semua orang  yang  mungkin  tidak  perlu  melakukan transmigrasi,  sedangkan  pemerintah  sendiri seharusnya  melakukan  perhitungan  dimana daerah  yang  berpotensi  untuk  ditawarkan transmigrasi. Sehingga di Kecamatan Kartasura  diperlukan  sebuah  sistem  guna mendukung pengembangan program transmigrasi  serta  mempermudah  pemerintah dalam  menawarkan  program  transmigrasi pada  sasaran  atau  penduduk  yang  tepat  atau daerah berpotensi transmigran. Variabel penelitian adalah data kependudukan pada 12 Desa  di  Kecamatan  Kartasura.  Variabel tersebut  mencakup  angka  kelahiran,  angka
kematian,  jumlah  pendatang,  maupun  jumlah warga yang berdomisili disitu.
Pemetaan digunakan sebagai alat peraga untuk menyajikan informasi pada suatu wilayah  yang  mengandung  informasi  yang disampaikan kepada pengguna dengan menggunakan  data –  data  yang  valid.  Begitu juga pemetaan daerah berpotensi transmigran.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1  Penelitian Sebelumnya
Dalam  pemetaan,  pengelompokan  data dan transmigran. Dalam penelitian sebelumnya  terdapat  jurnal  yang  ditetili  oleh Sudrajat  yang  berjudul  Analisis  potensi  calon transmigran sasaran pengarahan dan perpindahan  [1]  didapatkan  hasil  penelitian juga  menunjukkan  bahwa  prosedur  dan penjangkauan informasi masih ada beberapakelemahan,  terutama  terkait  dengan sosialisasi program transmigrasi melalui berbagai  media  komunikasi  masih  kurang sehingga  informasi  yang  tidak  dapat  diterima olehmasyarakat.  Alvian  Kusuma  Wijaya  yang berjudul  Implementasi  Data  Mining  dengan Algoritma Fuzzy C-Means Studi Kasus
Penjualan  di  UD  Subur  Baru  [2]  dijelaskan bahwa metode Fuzzy C-Means dapat mempermudah UD Subur Baru untuk mengidentifikasi
tingkat penjualan produkberdasarkan tiga tingkatan yaitu sangat laku,  laku  dan  kurang  laku.  Selain  itu  dilihat dari  penelitian  yang  lain  yang  diteliti  oleh Hanifa  Setianingrum  yang  berjudul  Model Pemetaan Evaluasi Penilaian Kualifikasi Lulusan  Berbasis  Metode  Fuzzy  C-Means Clustering  [3] dijelaskan bahwa metode Fuzzy C-Means  dapat  mempermudah  menentukan cara pembelajaran kepada mahasiswa dengan mengidentifikasi  kualifikasi  kelulusan  dengan standar SKKNI.
Dalam  penelitian  internasional  pada jurnal  yang  diteliti  oleh  Martin  J.  Bunch, T.Vasantha  Kumara,  R.Joseph  yang  berjudul Using  Geographic  Information  System  (GIS) For  Spatial  Planning  and  Environmental Management  in  India;  Critical  Considerations [4]  dijelaskan  bahwa  penggunaan  GIS  di program  penelitian  pengelolaan  lingkungan hidup  di  Sungai  Cooum  di  Chennai  yang berperan  untuk  perencanaan  pengelolaan lingkungan  hidup.  Selain  itu  dapat  dilihat  dari Implementation  Of  The  Fuzzy  C-Means Clustering Algorithm, Meteorologi
Data[5]dijelaskan  bahwa  Perhitungan  metode Fuzzy C-Means
yang dibandingkan perhitungan  dengan  metode  K-Means  yang
lebih  cepat  digunakan  untuk  menghitung  dan dengan kesalahan yang minimum.
Berdasarkan masalah yang terurai diatas maka  akan  dibuat  aplikasi  pemetaan  daerah transmigran  di  Kecamatan  Kartasura  dengan Metode  Fuzzy  C-Means  (FCM)  Clustering untuk mempermudah Administrasi Kependudukan  dalam  mengklasifikasi  daerah berpotensi transmigran di Kecamatan Kartasura.

## 2.2  Pemetaan
Peta adalah penggambaran dua dimensi pada  bidang datar  keseluruhan atau sebagian dari  permukaan  bumi  yang  diproyeksikan dengan perbandingan atau skala tertentu[6].
Pemetaan merupakan proses pengumpulan  data  untuk  dijadikan  sebagai langkah  awal  dalam  pembuatan  peta,  dengan menggambarkan  penyebaran  kondisi  alamiah tertentu  secara  meruang,    memindahkan keadaan  sesungguhnya  kedalam  peta  dasar, yang  dinyatakan  dengan  penggunaan  skala peta.

## 2.3  Transmigrasi
Program  transmigrasi  atau  perpindahan penduduk sebetulnya telah dikenal pada masa pemerintahan  kolonial  Belanda  dan  lebih dikenal  dengan  istilah  kolonisasi[7].  Syarat – syarat untuk menjadi transmigran yaitu: Warga Negara  Indonesia;  Bertaqwa  kepada  Tuhan Yang  Maha  Esa;  Telah  berkeluarga  yang dibuktikan dengan Surat Nikah, KTP dan Kartu Keluarga;  Berusia  19  s/d  50  th  (Usia Produktif);  Berbadan  sehat  Jasmani  dan Rohani;  Memiliki  keahlian/ketrampilan  sesuai kebutuhan  daerah  penempatan;  rekomendasi/ legalitas  dari  Kepala  Desa,  Camat,  dan Kepolisian  Setempat;  Menandatangani  surat pernyataan kesanggupan melaksanakan kewajiban  sebagai  transmigran  dan  mentaati peraturan  sesuai  dengan  ketentuan  yang berlaku.

## 2.4 Fuzzy C-Means
Pada penelitian ini, metode analisis data yang digunakan adalah fuzzy c-means (FCM). FCM  adalah  suatu  teknik  peng clusteran data yang  keberadaan  tiap-tiap  titik  data  suatu cluster ditentukan oleh nilai keanggotaan[8].
Kelebihan metode FCM adalah penempatan  pusat cluster yang  lebih  tepat dibandingkan  dengan  metode cluster lain. Algoritma  dari fuzzy  c-means adalah  sebagai berikut [9]:
1.  Menginput  data  yang  akan  dikelompokan, yaitu X berupa matriks berukuran n x m (n = jumlah  sampel  data,  m  =  atribut  setiap data).  X ij data  sampel  ke- i  (i=1,2,….,n), atribut ke- j (j=1,2,…,m).
2.  Menentukan  jumlah cluster (c),  pangkat untuk  matriks  partisi  (w),  maksimum  iterasi (MaxIter), error terkecil yang diharapkan ( 𝜀 ), fungsi objektif awal (P 0 =0), dan iterasi  awal (t=1).
3.  Memb angkitkan  bilangan  random  μ ik , i=1,2,…,n;  k=1,2,…,c  sebagai  elemen matriks partisi awal U.
Menghitung jumlah setiap kolom yang dapat dilihat dalam persamaan  (1) dan (2):
𝑄 𝑖 = 𝜇 𝑖𝑘 𝑐 𝑘=1 … … … … … … … … … … … . (1)
Dengan j=1,2,...,n.
Menghitung :
𝜇 𝑗𝑘 = 𝜇 𝑖𝑘 𝑄 𝑖 … … … … … … … … … … … . . (2)
4.  Menghitung  pusat cluster ke-k:  V kj ,  dengan k=1,2,…,c;  dan  j=1,2,…,m,  menggunakan persamaan (3) :
𝑉 𝑘𝑗 = (( 𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 . 𝑋 𝑖𝑗 ) 𝑛 𝑖=1
( 𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 𝑛 𝑖=1 … … … … … … . . … (3)
V kj = pusat cluster ke-k untuk atribut ke-j V ik =  derajat  keanggotaan  untuk  data sampel ke-i pada cluster ke-k V ij = data ke-i, atribut ke-j
5.  Menghitung fungsi objektif pada  iterasi  ke-t menggunakan persamaan (4):
𝑃𝑡 =      ([ (𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 ]( 𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 𝑚 𝑗 =1 𝑐 𝑘=1 𝑛 𝑖=1 … … … (4) dengan :
V kj = pusat cluster ke-k untuk atribut ke-j 𝜇 𝑖𝑘 =  derajat  keanggotaan  untuk  data sampel ke-i pada cluster ke-k X ij = data ke-i, atribut ke-j P t = fungsi objektif pada iterasi ke-t 6.  Menghitung perubahan matriks partisi menggunakan persamaan (5):
𝜇 𝑖𝑘 = [ (𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 ] 𝑚 𝑗 =1 −1 𝑤 −1 [ (𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 ] 𝑚 𝑗 =1 −1 𝑤 −1 𝑐 𝑘 =1
… . (5)
dengan i=1,2,…,n; dan k=1,2,…,c Dimana:
V kj = pusat cluster ke-k untuk atribut ke-j X ij = data ke-i, atribut ke-j 𝜇 𝑖𝑘 =  derajat  keanggotaan  untuk  data sampel ke-i pada cluster ke - k 7.  Mengecek kondisi berhenti :
Jika  :  (  |P t - 𝑃 𝑡−1 |<- 𝜀 )  atau  (t  >  Maxlter) maka  berhenti.  Jika  tidak  :  t  =  t+1,  ulangi langkah ke-4

## III.  METODE PENELITIAN
Pengembangan sistem merupakan tahapan  penulis  merancang  alur –  alur program yang digunakan berdasarkan kebutuhan sistem  dengan menggunakan metode waterfall .  Metode waterfall adalah model klasik yang bersifat sistematis, berurutan dalam membangun software [10].

## 3.1  Penelitian Sebelumnya
Untuk  kesempurnaan  sistem  yang  akan dibuat, maka data yang digunakan harus data yang  akurat  dan  tepat.  Pada  penelitian  ini, penulis  menggunakan  data  sekunder.  Data didapat  dari  jurnal  Kartasura  dalam  angka 2015 oleh BPS (Badan Pusat Statistik). Selain itu,  penelitian  ini  menggunakan  metode pengumpulkan data pustaka. Data diambil dari mempelajari  buku  refrensi,  mencari  sumber yang  berkaitan  dengan  penelitian  baik  dari internet maupun jurnal.

## 3.2  Data Alternatif dan Kriteria
Data yang dijadikan sebagai data kriteria yaitu  data  jumlah  kepadatan  penduduk,  data jumlah  pasangan  usia  subur  (PUS)  dan  data jumlah  keluarga  kurangmampu.  Sedangkan data  alternatif  adalah  data  12  Desa  di Kecamatan Kartasura.

## 3.3  Perhitungan Fuzzy C-Means
Pertama  menyiapkan  data  kriteria  dan alteratif  terlebih dahulu.  Data  kemudian  diolah dan  dibagi  menjadi  3  cluster  yaitu  daerah kurang  berpotensi,  berpotensi  dan  sangat berpotensi transmigran.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem  yang  dikembangkan  difokuskan pada  pengelompokkan  daerah  berpotensi transmigran guna membantu kerja pemerintah untuk  menentukan  daerah  calon  transmigran yang tepat.
Pengelompokan daerah berpotensi transmigran  menggunakan  kriteria  kepadatan penduduk, PUS ( Pasangan Usia Subur ), dan Keluarga kurang mampu. Dalam perhitungannya fuzzy c-means daerah berpotensi  transmigran  di  Kartasura  dapat dilihat pada aliran perhitungan dengan menggunakan flowchart Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Fuzzy C-Means Clustering Proses clustering menggunakan algoritma  FCM.  Proses clustering dilakukan dengan menetapkan nilai awal sebagai berikut: 1.  Jumlah cluster yang akan dibentuk = 3 yaitu daerah yang sangat berpotensi
transmigran, derah yang berpotensi
transmigran  dan  daerah  yang  kuang berpotensi transmigran.
2.  Pangkat pembobot = 2 3.  Kriteria penghentian = 0,000001 4.  Fungsi objektif awal = 0 5.  Nilai iterasi awal = 1
Langkah  pertama  perhitungan Fuzzy  C- Means yaitu menentukan derajat keanggotaan melalui  matrik  partisi  U  yang  dibentuk  secara random.  Matrik  partisi  U  dapat  dilihat  pada Tabel 1.

## Tabel 1. Matrik partisi U
No Desa Alternatif Kriteria (X j ) Keanggotaan Cluster (μ) Kepadatan (X1) PUS (X2) Krg Mampu (X3) C1 C2 C3 1 Ngemplak 2060 653 358 0,3 0,3 0,4 2 Gumpang 3883 1526 780 0,3 0,5 0,2 3 Makamhaji 7567 2257 682 0,8 0,1 0,1 4 Pabelan 2927 1217 1163 0,5 0,2 0,3 5 Ngadirejo 8022 1368 447 0,5 0,1 0,4 6 Kartasura 11460 2058 426 0,2 0,1 0,7 7 Pucangan 5983 2124 835 0,3 0,4 0,3 8 Kertonatan 2911 719 367 0,6 0,2 0,2 9 Wirogunan 3089 783 262 0,4 0,2 0,4 10 Ngabeyan 3726 850 232 0,2 0,3 0,5 11 Singopuran 5026 972 311 0,1 0,6 0,3 12 Gonilan 3592 945 251 0,1 0,5 0,4 Kemudian menghitung miu kuadrat yang diperoleh dari derajat keanggotaan. Selanjutnya  dikalikan  dengan  nilai  X  atau alternatif  kriteria  yang  ada.  Perhitungan  miu kuadrat  dapat  dilihat  pada  Tabel  2  dan  Tabel 3.
Tabel 2. Miu Kuadrat Atribut Kepadatan Penduduk dan PUS
No μ2
Miu Kuadrat X1 ( µ 2 *X 1 )
Miu Kuadrat X2 ( µ 2 *X 2 ) C1 C2 1  0,09  0,09 185,4 58,77 32,22 185,4 58,77 32,22 2  0,09  0,25 349,47 137,34 70,2 970,75 381,5 195 3  0,64  0,01 4842,88 1444,48 436,48 75,67 22,57 6,82 4  0,25  0,04 731,75 304,25 290,75 117,08 48,68 46,52 5  0,25  0,01 2005,5 342 111,75 80,22 13,68 4,47 6  0,04  0,01 458,4 82,32 17,04 114,6 20,58 4,26 7  0,09  0,16 538,47 191,16 75,15 957,28 339,84 133,6 8  0,36  0,04 1047,96 258,84 132,12 116,44 28,76 14,68 9  0,16  0,04 494,24 125,28 41,92 123,56 31,32 10,48 10  0,04  0,09 149,04 34 9,28 335,34 76,5 20,88 11  0,01  0,36 50,26 9,72 3,11 1809,36 349,92 111,96 12  0,01  0,25 35,92 9,45 2,51 898 236,25 62,75 Ʃ 2,03  1,35 10889,29 2997,61 1222,53 5783,7 1608,37 643,64
Tabel 3. Miu Kuadrat Atribut Kurang Mampu
No μ 2 Miu Kuadrat X3 ( µ 2 *X 3 ) C3
1 0,16 329,6 104,48 57,28 2 0,04 155,32 61,04 31,2 3 0,01 75,67 22,57 6,82 4 0,09 263,43 109,53 104,67 5 0,16 1283,52 218,88 71,52 6 0,49 5615,4 1008,42 208,74 7 0,09 538,47 191,16 75,15
No μ 2 Miu Kuadrat X3 ( µ 2 *X 3 ) C3 8 0,04 116,44
28,76 14,68
9 0,16 494,24 125,28 41,92
10 0,25 931,5 212,5 58
11 0,09 452,34 87,48 27,99
12 0,16 574,72 151,2 40,16 Ʃ 1,74 10830,65 2321,3 738,13
Berdasarkan  hasil  Tabel  2  dan  Tabel  3, dengan menggunakan persamaan  (3) dihitung pusat  cluster  (V)  yang  berasal  dari  total  miu kuadrat  dibagi  total  miu  X 1 ,  X 2 dan  X 3 yang bisa dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Pusat Cluster Cluster Pusat Cluster (V) V1 5364,182266 1476,655172 602,23153 V2 4284,222222 1191,385185 476,77037 V3 6224,511494 1334,08046 424,21264
Untuk  selanjutnya  L    ditotal  (ƩL) keseluruhan  untuk  menemukan  fungsi  objektif (Pt). Pada iterasi pertama ini P t =39197408,65. Menghitung  LT dengan rumus persamaan :
𝐿𝑇 =  [ (𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 ] −1 𝑤 −1 𝑚 𝑗 =1 𝑐 𝑘=1 … … … … … . . (6)
Perhitungan LT untuk data pertama yaitu desa ngemplak:
LT = [ (11655677,3) 2 ] −1 2−1 𝑚 𝑗 =1 𝑐 𝑘=1 = 8,58E-08
Dari  persamaan  (6)  selanjutnya  dihitung ƩLT. Perhitungan Jarak Euclidean (d ik ), L, dan LT dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Perhitungan Jarak Euclidean, L, dan LT
No Jarak Euclidean (d ik ) L Total  L LT Total LT 1 11655677,3 5251129,5 17811410,69 1049010,96 472601,7 2849825,711 4371438,3 8,58E-08 1,90E-07 5,61E-08 3,32E-07 2 2227937,45 364894,554 5646093,831 200514,37 91223,64 225843,7532 517581,76 4,49E-07 2,74E-06 1,77E-07 3,37E-06 3 5467707,03 11954284,1 2720510,187 3499332,5 119542,8 27205,10187 3646080,4 1,83E-07 8,37E-08 3,68E-07 6,34E-07 4 6321739,49 2313619,38 11433096,65 1580434,87 92544,78 1028978,698 2701958,3 1,58E-07 4,32E-07 8,75E-08 6,78E-07 5 7099897,88 14003061,8 3232634,727 1774974,47 140030,6 517221,5563 2432226,6 1,41E-07 7,14E-08 3,09E-07 5,22E-07 6 37528013,2 52245385,6 27934402,59 1501120,53 522453,9 13687857,27 15711432 2,66E-08 1,91E-08 3,58E-08 8,16E-08 7 856171,876 3883944,8 851046,934 77055,4688 621431,2 76594,22406 775080,86 1,17E-06 2,57E-07 1,18E-06 2,60E-06 8 6647478,46 2120936,57 11360955,68 2393092,25 84837,46 454438,2272 2932367,9 1,50E-07 4,71E-07 8,80E-08 7,10E-07 9 5773369,33 1641460,93 10161434,95 923739,093 65658,44 1625829,591 2615227,1 1,73E-07 6,09E-07 9,84E-08 8,81E-07 10 3213409,23 488068,428 6513839,279 128536,369 43926,16 1628459,82 1800922,3 3,11E-07 2,05E-06 1,54E-07 2,51E-06 11 453859,89 625843,947 1580349,164 4538,5989 303,8 142231,4248 372073,84 2,20E-06 1,60E-06 6,33E-07 4,43E-06 12 3546650,79 590849,525 7111502,991 35466,5079 147712,4 1137840,479 1321019,4 2,82E-07 1,69E-06 1,41E-07 2,12E-06
Kemudian  hitung  selisih  fungsi  objektif dengan  mengurangi  nilai  fungsi  objektif dengan  iterasi  sebelumnya.  Untuk  iterasi pertama  dikurangi  nol  (0).  Jika  selisih  (P t ) fungsi  objektif  kurang  dari  eror  terkecil  yang diharapkan  maka  iterasi  berhenti  jika  tidak, selanjutnya  menghitung  perubahan  matriks derajat  kenggotaan  baru  dengan  persamaan (5).
Pada  kasus  ini  iterasi  berhenti  pada iterasi  ke  90  yang  dihitung  dengan  Ms.  Excel dan  30  pada  sistem.  Hasil  perhitungan  dapat dilihat pada  Tabel 6. Hasil yang diperoleh dari perhitungan  12  desa  di  Kecamatan  yaitu cluster 1 terdiri dari 3 desa, cluster 2 terdiri dari 8 desa, dan cluster 3 terdiri dari 1 desa.

## Tabel 6. Tabel perhitungan
Data ke - Desa Derajat Keanggotaan dengan data Cluster ke - Cluster ke-
1 2
3 C1 C2 C3 1 Ngemplak 0,05423670 0,92914347 0,016619 * 2 Gumpang 0,06710026 0,92025150 0,012648 * 3 Makamhaji 0,96337398 0,01558440 0,021041 * 4 Pabelan 0,03503857 0,95612040 0,008841 * 5 Ngadirejo 0,87900566 0,04182171 0,079172 * 6 Kartasura 0,00013078 3,5984E-05 0,999833 *
7 Pucangan 0,82500893 0,13494937 0,040041 *
8 Kertonatan 0,01041907 0,98686313 0,002717 *
9 Wirogunan 0,00613997 0,99232194 0,001538 * 10 Ngabeyan 0,01992630 0,97583326 0,004240 * 11 Singopuran 0,34566905 0,60981335 0,044517 * 12 Gonilan 0,01039307 0,98733907 0,002267 *

## 4.1  Usecase Diagram
Usecase  Diagram pada  aplikasi  sistem pemetaan  daerah  berpotensi  transmigran  di Kecamatan Kartasura dimulai dari BPS (Badan Pusat Statistik) Kabupaten Sukoharjo melakukan pencatatan data statistik penduduk, kemudian melakukan proses pemetaan daerah berpotensi  transmigran  dengan  data  yang sudah  ada,  sehingga  menghasilkan  data pemetaan  daerah  berpotensi  transmigran dengan  algoritma Fuzzy  C-Means. Tampilan gambar dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Usecase Diagram

## 4.2  Implementasi
Implementasi  dari  sistem  pemetaan daeah  berpotensi  transmigran  di  kecamatan kartasura dapat dilihat sebagai berikut.
a.  Tampilan Beranda
Pada  tampilan  awal  beranda  akan muncul pemetaan daerah berpotensi transmigran  di  kecamatan  kartasura  yang tampil  berdasarkan  kecamatan  dan  daerah yang  berpotensi  atau tidak.  Setiap  kecamatan akan muncul keterangan jika di klik dan sudah dikelompokkan daerah berpotensinya berdasarkan  warna.  Keterangan  warna  sudah ditampilkan  dibawah  peta.  Tampilan  beranda dapat dilihat pada Gambar 3.
b.  Analisa
Analisa  berisi  tentang  pengolahan  data nilai  alternatif  dan  kriteria  yang  kemudian sistem melakukan perhitungan dengan menggunakan  metode fuzzy  c-means. Proses analisa  akan  berjalan  an  muncul  hasilnya setelah  di  klik  tombol  proses.  Analisa  akan menghasilkan  angka  da  daerah  mana  yang berpotensi transmigran. Tampilan menu analisa dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Tampilan Analisa
c.  Laporan
Laporan  berisi  tentang  hasil  status daerah  yang  berpotensi  transmigran  beserta alamat  lokasi.  Tampilan  laporan  dapat  dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Tampilan Laporan
d.  Halaman Admin
Pada halaman ini admin dapat melakukan  input  semua  data  yang  ada  pada sistem  yaitu  data  lokasi,  data  status,  data status  lokasi,  data  kriteria,  data  alternatif  dan data  alternatif  kriteria.  Berikut  ini  salah  satu tampilan  data  lokasi  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 6.

## Gambar 6.Tampilan Data Lokasi
Pada halaman
data admin dapatmenambah  data,  edit  data  ,  hapus datadan melihat data lokasi.

## 4.3  Pengujian Sistem
Uji  coba  fungsional  sistem  dengan Blackbox untuk mengetahui  bila terjadi kesalahan  atau  kekurangan  sehingga  sistem yang dibuat dapat diperbaiki untuk menghasilkan sistem sesuai yang diharapkan.
Untuk  pengujian  validasi  hasil cluster, digunakan metode modified partition coefficient (MPC).  MPC  merupakan  metode yang digunakan untuk menguji validitas jumlah cluster . MPC
sendiri
merupakan pengembangan
dari metode partition coefficient (PC). Partition  coefficient (PC) merupakan  metode  yang  mengukur  jumlah cluster  yang  mengalami  overlap.  Nilai  PC berada  dalam  batas 1 𝑐 ≤ 𝑃𝐶(𝑐) ≤ 1 .  Pada umumnya  jumlah cluster yang  paling  optimal ditentukan  dari  nilai  PC  yang  paling  besar (max 2 ≤ c ≤ n-1 PC(c)) . Berikut adalah algoritma metode PC pada persamaan (7) :
𝑃𝐶 𝑐  = 1 𝑁 (𝜇 𝑖𝑗 ) 2 𝑁 𝑗 =1 𝑐 𝑖=1
… … … … … … … . (7) Partition coefficient cenderung
mengalami perubahan yang monoton terhadap beragam nilai c (jumlah cluster ). Modifikasi dari indeks  PC  ( Modified  Partition  Coefficient / MPC)  dapat  mengurangi  perubahan  yang monoton  tersebut.  Nilai  MPC  berada  dalam batas  0  ≤  PC(c)  ≤  1.  Pada  umumnya  jumlah cluster yang paling optimal ditentukan dari nlai MPC  yang  paling  besar  (max 2  ≤  c  ≤  n-1 PC(c)). Berikut  adalah  algoritma  metode  MPC  pada persamaan (8) :
MPC c  = 1 − c
c − 1 1 − PC c   … … … . . (8)
Dimana: c = jumlah cluster MPC(c) = nilai indeks MPC pada cluster ke-c. Pengujian Validasi
Pengujian validitas cluster menggunakan metode  Modified  Partition  Coefficient  (MPC). Tiap periode data diuji.tingkat validitas dengan jumlah  cluster  tiga  sampai  lima.  Periode  data yang  digunakan  yaitu  tahun  2014  dan  2015. Untuk  data  2014  bisa  dilihat  pada  Tabel  1 sedangkan data 2015 dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Data Alternatif Kriteria tahun 2015 No Desa / Alternatif Parameter Kepadatan PUS Krg Mampu 1 Ngemplak 2107 681 364 2 Gumpang 3972 1693 786 3 Makamhaji 7645 2304 695 4 Pabelan 2947 1266 1167 5 Ngadirejo 8088 1396 451 6 Kartasura 11475 2089 438 7 Pucangan 6102 2187 837 8 Kertonatan 2972 745 379 9 Wirogunan 3116 798 269 10 Ngabeyan 3732 864 236 11 Singopuran 5095 999 313 12 Gonilan 3656 971 255 Pengujian validasi cluster dengan menghitung  PC(c)  menggunakan  persamaan (7) dan menghitung MPC(c) dengan persamaan  (8)    Penjelasan  tentang  tingkat validitas  jumlah cluster akan  dijelaskan  pada Tabel 8.

## Tabel 8. Tabel Validasi Cluster
Nilai  dari  indeks  MPC  berkisar  antar  0 sampai  1.  Tingkat  validitas  tertinggi  dimiliki oleh  jumlah  cluster  dengan  indeks  MPC tertinggi.  Pada  periode  data  2014  dan  2015 menunjukan  bahwa  jumlah  cluster  dengan indeks  MPC  tertinggi  dimiliki  oleh  jumlah cluster  3.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa melakukan  klasifikasi  data  daerah  berpotensi transmigran  di  Kecamatan  Kartasura  menjadi 3 cluster merupakan validasi tertinggi.

## 4.4  Perbandingan Sistem Lama dengan Sistem yang Diusulkan
Perbandingan  sistem  lama  yang  telah berjalan  beserta  sistem  yang  akan  diusulkan adalah sebagai berikut:
Periode 3 Cluster 4 Cluster 5 Cluster 2014 0,802850401 0,702014266  0,676917534 2015 0,793020335 0,702423097  0,671580778
a.  Sistem Lama
- Kinerja :  Sistem  pengolahan  dengan aplikasi  SPPS.  Namun,  aplikasi  ini  hanya bisa  digunakan  oleh  user  yang  mengerti tentang pengolahan data statistik.
- Informasi  :  Software  menyajikan  data dilakukan secara terperinci.
- Ekonomi  : Software SPPS ini merupakan aplikasi berbayar.
- Keamanan:  Pada  proses  penyimpananya belum menggunakan database.
- Efisiensi  :  Pada  pengunaan  software SPPS  harus  menunggu  orang  yang  bisa menggunakan  selain  itu  software  inipun hanya dimiliki oleh badan transmigrasi dan tenaga kerja pusat karena bersifat berbayar. b.  Sistem Baru
- Kinerja : Sistem pengolahan data menggunakan  sistem  daerah  berpotensi transmigran  dan  mudah  digunakan  oleh bagian administrasi hanya dengan penjelasan singkat.
- Informasi  : Sistem menyajikan data dalam bentu  peta  dan  analisis  perhitungan menggunakan Fuzzy C-Means .
- Ekonomi  :  Sistem  daerah  berpotensi transmigran bisa diakses dengan gratis.
- Keamanan:  Penyimpanan  data  daerah berpotensi transmigran
sudah menggunakan  database  sehingga  mudah dikontrol dan ditingkatkan keamanannya.
- Efisiensi  :  Pada  penggunaan  sistem daerah  berpotensi  transmigran  data  baru hanya butuh di input selanjutnya melakukan  analisis  data  dan  akan  keluar hasil analisis beserta pemetaanya.

## V. PENUTUP

## 5.1  Kesimpulan
Pada  pembuatan  sistem  pemetaan daerah  berpotensi  transmigran  di  kecamatan kartasura  dengan  metode Fuzzy  C-Means (FCM)  Clustering yang  telah  dibahas  dapat disimpulkan sebagai berikut: 1.  Metode fuzzy  c-means dapat  diterapkan pada pemetaan daerah berpotensi transmigran di Kecamatan Kartasura. 2.  Perhitungan  hasil cluster dipengaruhi  oleh nilai  variabel  data  alternatif  kriteria  beserta nilai cluster .
3.  Pengujian  validasi  cluster  dengan  data alternatif  kriteria  pada  periode  data  tahun 2014 dan tahun 2015 menyatakan bahwa 3 cluster merupakan  validasi cluster yang cocok.
4.  Pada penelitian pemetaan daerah berpotensi transmigran di Kecamatan Kartasura  ini  menghasilkan cluster 1  =  3 desa, cluster 2  =  8  desa , dan cluster 3  =1 desa.
5.2  Saran Adapun saran yang ingin  penulis sampaikan adalah sebagai berikut :
1.  Sistem ini dibuat sesuai dengan kebutuhan dalam pemetaan darah berpotensi transmigran di lingkup Kecamatan, diharapkan  sistem  ini  dapat  menangani ukuran  atau  jumlah  yang  besar  sehingga dapat diterapkan di lingkup yang lebih besar seperti kantor kabupaten dan sejajarnya.
2.  Perlu  dilakukan  proses  penggalian  variasi variabel  data  alternatif  kriteria  agar  hasil clustering  yang  dihasilkan  dapat  lebih maksimal.
3.  Sistem  yang  telah  dibuat  melakukan clustering  dengan  hasil  lingkup  desa, diharapkan hasil clustering mampu dikembangkan  dalam  lingkup  yang  lebih kecil  yaitu  per  KK  atau  Kepala  Keluarga agar pencarian transmigran lebih tepat dan mudah.
4.  Sistem  yang  telah  dibuat  masih  cukup sederhana  karena  lebih  mengutamatakan inti dari proses perhitungan fuzzy c-means.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sudrajat,
“Analisa Potensi
Calon Transmigran  Sasaran  Pengarahan  dan Perpindahan,” MGI, vol.  22,  no.  19,  pp. 125-144, September 2008.
[2] A.  K.  Wijaya,  “Data  Mining  dengan Algoritma  Fuzzy  C-Means  Studi  Kasus Penjualan  di  UD  Subur  Baru,” Fasilkom Udinus, pp. 1-8, 2014.
[3] A.  H.  Setianingrum,  “Model  Pemetaan Evaluasi  Penilaiaan  Kualifikasi  Lulusan Berbasis Metode Fuzzy C-Means
Clustering,” Jurnal Tehnik Informatika, vol. 7, pp. 8-15, Oktober 2014.
[4]   Martin J. Bunch, T. Vasantha Kumaran, R. Joseph,  “Using  Geographic  Information System  (GIS)  For  Spatial  Planing  and Environmental Management India,” International  Journal  of  Applied  Science and Tecnology, vol. 2, pp. 40-54, February 2012.
[5]   Yinghua  Lu,  Tinghuai  Ma,  Changhong, Xiaoyu  Xie,  Wei  Tian,  Shui  Ming  Zhong, “Implementation  Of  The  Fuzzy  C-Means

## Clustering Algorithm in Meteorologi Data,”
International  Journal  of  Database  Theory and Application, vol. 6, pp. 1-18, 2013.
[6] K. Nasution, “Definisi, Fungsi, Komponen, dan  Jenis- jenis  alat  dalam  Pemetaan,”
PETA, 2016. [Online].
Available:
http://kurnia-
12.blogspot.co.id/2016/03/peta-definisi- fungsi-komponen.html. [Diakses 19
Desember 2016].
[7]   H.  Heeren,  Transmigrasi  di  Indonesia (terjemahan  oleh  Hans  Daeng  dan  Willie Koen)., Jakarta: PT Gramedia, 1979.
[8]   Sri  Kusumadewi,  Hari  Purnomo,  Aplikasi Logika
Fuzzy
Untuk Pendukung
Keputusan,  Yogyakarta:  Graha  Ilmu,
2004.
[9]   Jun  Yan,  Micheal  dan  James  Power, Using  Fuzzy  logic  (Toward  Intelligent System), New York: Prentice-Hall.
[10]  R.  Pressman,  Software  Engineering:  A Practitioner’s  Approach,  7th  ed.  Mc  Grow Hill, 2010.