## APLIKASI MENENTUKAN TINGKAT SOSIAL EKONOMI PENDUDUK MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DI PABERASAN SUMENEP INSTITUT TEKNOLOGI NASIONAL MALANG
Risa Rohima Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang risarohima@gmail.com

## ABSTRAK
Tingkat sosial ekonomi memiliki kedudukan atau posisi, dimana pembawa status tersebut memegang hak dan  kewajiban  yang  harus  dimainkan,  seperti  hak  untuk  mendapatkan  subsidi  pemerintah  dan  berkewajiban memberikan  bantuan  dana  terhadap  yang  tidak  mampu.  Namun,  pemerataan  penyebaran  yang  dilakukan  oleh daerah  desa  Paberasan  Sumenep  dilakukan  dengan  manual  sehingga  pemerataan  yang  dilakukan  tidak fair. Tujuan  dari  pembuatan  program  ini  ialah  untuk  monitoring  pemerataan  penyebaran  subsidi  pemerintah  (Studi Kasus:  Daerah  Paberasan  Sumenep).  Aplikasi  ini  akan  menentukan  tingkat  sosial  ekonomi  penduduk  di  desa Paberasan, berupa tingkat sosial ekonomi miskin atau tidak miskin.
Penentuan  tingkat  ekonominya  disini  menggunakan  metode K-Means ,  yaitu  metode clustering menggunakan  perulangan-perulangan  iterasinya  guna  membandingkan  antara  iterasi  lama  dengan  iterasi  baru. Algoritma  K- Means dimulai  dengan  menentukan  K  atau  jumlah cluster yang  ingin  dibentuk,  dimana K yang diambil adalah 2, yaitu miskin dan tidak miskin. Lalu menetapkan centroid acak hingga menghitung jarak setiap centroid ,  lalu  mengelompokkan  data  dengan  melihat  jarak  terkecil,  lalu  melakukan  perulangan  perhitungan centroid dengan membandingkan hasil iterasi perhitungan lama dengan baru hingga tidak mengalami perubahan pengelompokan. Visual Studio 2010 ialah software yang berguna untuk membuat atau mengembangkan aplikasi berbasis desktop maupun website. Sedangkan visual  basic ialah  bahasa  pemrograman  yang  sederhana  untuk GUI sehingga  pengguna  dapat  mengatur  tampilan  halamannya. SQL  Server ialah  database  yang  digunakan untuk arsitektur client-server .
Dari  20  data  yang  dihitung  menghasilkan  14  data  yang  sesuai  dengan  hasil  dari  Paberasan  Sumenep,  sehingga tingkat keakuratan sistem bernilai 75%. Nilai ini sewaktu-waktu bisa berubah dengan banyaknya data yang dimasukkan. Hal-hal  yang  dapat  mempengaruh  nilai  berubah  ialah  jumlah  data  yang  dihitung,  sifat  subyektif  data  yang  dapat  dari Paberasan Sumenep, serta jumlah cluster yang ditentukan.
Kata kunci : K-Means, Visual Studio, SQL Server, Visual Basic, Tingkat Sosial Ekonomi, Penduduk.

## 1. PENDAHULUAN
Suatu  penduduk  pada  setiap  desa  memiliki tingkat  sosial  ekonomi  yang  bermacam-macam. Tingkat  sosial  ekonomi  adalah  keadaan  ekonomi suatu  penduduk  diukur  dengan  jumlah  rupiah  atau penghasilan  rata-rata  per  bulan  berdasarkan  upah minimal  rata-rata.  Kantor  balai  desa  adalah  suatu kantor  yang  mengurusi  masalah  kependudukan, termasuk pendataan perekonomian suatu penduduknya,  serta  penentuan  pembagian  subsidi pemerintah  seperti  yang  telah  dijelaskan  dalam Peraturan  Presiden  Republik  Indonesia  Nomor  166 tahun 2014 tentang Program Percepatan Penanggulana Kemiskinan. Peraturan Presiden Republik  Indonesia  Nomor  166  tahun  2014  tentang Program  Percepatan  Penanggulana  Kemiskinan  pada Pasal 1 ayat 1 yang menyatakan bahwa penanggulangan  kemiskinan  adalah  kebijakan  dan program  pemerintah  dan  pemerintah  daerah  yang dilakukan untuk mengurangi jumlah penduduk miskin
dalam  rangka  meningkatkan  derajat  kesejahteraan rakyat.
Teknologi  komputer  yang  berkembang  sangat pesat  dan  sering  kali  dimanfaatkan  untuk  membantu memenuhi  pekerjaan  manusia,  bahkan  komputer sering  kali  berubah  fungsi  untuk  menggantikan pekerjaan manusia yang tidak memerlukan pemikiran dalam  bersifat  rutinitas.  Ada  banyak  hal  yang  dapat diterapkan  dalam  teknologi  komputer  tersebut, beberapa  metode  pun  sering  kali  diterapkan  dalam pembuatan  suatu  sistem  yang  dapat  membantu manusia  dalam  mengerjakan  banyak  hal,  salah satunya  adalah  metode  K- Means .  Metode  ini  sering dipakai  untuk  menyelesaikan  memutuskan  suatu masalah  dengan  mengelompokkan  data  ke  dalam suatu  kelompok  yang  biasa  disebut  dengan  “K” berdasarkan jarak tekecil cluster.
Proses  pengadministrasian  dan  pendistribusian subsidi pemerintah atau bantuan dana yang dilakukan oleh  Kantor  Balai  Desa  Paberasan  Sumenep  selama ini  dilakukan  dengan  manual,  yaitu  dengan  melihat
secara  kasat  mata,  yaitu  berdasarkan  ingatan  para petugas  saja,  sehingga  penyebarannya  tidak  merata kepada  yang  berhak  menerima.  Oleh  sebab  itu, penulis akan  menciptakan suatu aplikasi  menentukan tingkat  sosial  ekonomi  penduduk  menggunakan algoritma  k- means di  paberasan  sumenep  berbasis desktop yang dapat menjawab permasalahan tersebut.

## 1.1. Rumusan Masalah
Rumusan  masalah  dalam  perancangan  aplikasi ini  adalah  bagaimana  merancang  aplikasi  yang  dapat menentukan  tingkat  sosial  ekonomi  suatu  penduduk di  paberasan  sumenep-madura  dan  menerapkan metode K-Means ke dalam aplikasi ini?

## 1.2. Batasan Masalah
Batasan  masalah  dalam  perancangan  aplikasi adalah sebagai berikut.
1. Aplikasi  yang  digunakan  berbasis  desktop, dibuat  oleh visual  studio 2010  dan SQL  Server 2008.
2. Metode yang digunakan adalah K- Means .
3. Kriteria  yang  digunakan  dalam  perhitungan status  sosial  ekonomi  adalah  pendapatan, pekerjaan, pendidikan, dan kepemilikan barang.
4. Kriteria  kepemilikan  barang  yang  digunakan adalah  motor,  mobil,  rumah,  status  rumah,  tipe rumah, dan luas tanah.
5. Aplikasi  yang  dibuat  menampilkan  informasi tingkat sosial ekonomi penduduk di Paberasan.

## 1.3. Tujuan
Tujuan  dari  penyusunan  proposal  ini  adalah menerapkan  algoritma  k- means ke  dalam  aplikasi berbasis desktop menggunakan visual studio 2010.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Pada  penelitian  oleh  Ramadhani,  Rima  Dias tentang  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K- Means Clustering  untuk menentukan  Strategi Promosi  Universitas  Dian  Nuswantoro,  disimpulkan bahwa  setelah  dilakukan  pengelompokan  data mahasiswa  melalui  persebaran  wilayah  berdasarkan potensi  akademik  menggunakan  KMeans  clustering terbentuk  tiga  cluster  yaitu,  cluster  satu  dengan jumlah  804  mahasiswa  dengan  rata-rata  IPK  3.16, cluster  dua  dengan  jumlah  2792  mahasiswa  dengan rata-rata IPK 3.15 dan cluster tiga dengan jumlah 223 mahasiswa  dengan  rata-rata  IPK  3.2.  (Ramadhani, 2012)
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ong,  Johan Oscar,  tentang  Implementasi  Algoritma K-Means
Clustering untuk  menentukan  Strategi  Marketing President  University  disimpulkan  bahwa  strategi promosi  yang  dapat  dilakukan  oleh  pihak  marketing President  Univeristy,  yaitu  melakukan  promosi dengan  mengirim  tim  marketing  yang  sesuai  dengan jurusan  yang  paling  banyak  diminati  dan  melakukan promosi pada kota-kota di Indonesia yang didasarkan pada  tingkat  kemampuan  akademik  dari  calon mahasiwa. (Ong, 2013)
Penelitian yang dilakukan oleh Rismawan, Tedy untuk mengelompokkan mahasiswa berdasarkan nilai body  mass  index  (bmi)  &  ukuran  kerangka menggunakan  algoritma K-Means berhasil.  Dari  data yang  dilatih,  diperoleh  3  kelompok  berdasarkan BMI dan ukuran kerangka, yaitu BMI normal dan kerangka besar,  dengan  pusat  cluster  (19,53;  11,52), BMI obesitas  sedang  dan  kerangka  sedang,  dengan  pusat cluster (25,44;  10,22),  dan  BMI  obesitas  berat  dan kerangka  kecil,  dengan  pusat  cluster  (43,25;  8,95). (Rismawan, 2008)

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan merupakan sistem informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data. yang membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi semiterstruktur  dan  tidak  terstruktur,  di  mana  tak seorang  pun  tahu  secara  pasti  bagaiman  keputusan seharusnya  dibuat.  Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan  menggunakan CBIS (Computer  Based Information  Systems) yang  fleksibel,  interaktif,  dan dapat  diadaptasi  yang  telah  dikembangkan  untuk mendukung  solusi  atau  masalah  manajemen  spesifik yang tidak terstruktur. (Prayoko, 2013)
2.3. Algoritma K-Means
K-Means merupakan  algoritma clustering yang berulang-ulang.  Algoritma K-Means dimulai  dengan pemilihan  secara  acak K,  K disini  merupakan banyaknya cluster yang  ingin  dibentuk.  Kemudian tetapkan  nilai-nilai cluster .  Hitung  jarak  setiap  data yang ada terhadap masing-masing centroid menggunakan  rumus  Euclidian  hingga  ditemukan jarak  yang  paling  dekat  dari  setiap  data  dengan centroid .  Pengelompokan  data  berdasarkan  jarak terdekatnya dengan centroid . Ulangi langkah tersebut hingga  pengelompokan  berdesarkan  nilai  terdekat dengan centroid tidak  berubah  (stabil).  (Rismawan, 2008)
Berikut flowchart metode
K-Means . Ditunjukkan pada Gambar 1.
Start
Jumlah Cluster K Ulangi hingga tidak ada perpinda han grup Tentukan Centroid Acak Tentukan jarak setiap data terhadap centroit Kelompokkan data berdasarkan jarak terkecil Ada perpindahan grup? End Tidak Iya Gambar 1 Flowchart K-Means Algoritma Flowchart Metode K-Means, yaitu sebagai berikut.
1. Proses perhitungan dimulai.
2. Menentukan jumlah K dalam clustering.
3. Perulangan  perhitungan  selama  masih  ada perubahan grup.
4. Menentukan Centroid secara  acak,  dimana pengacakan  yang  dimaksud  adalah  berada diantara  data  pada  setiap  variabel  terkecil dengan  variabel  terbesar  yang  tidak  terlampau jauh dari data yang lain.
5. Menghitung jarak setiap data terhadap centroid.
6. Mengelompokkan data berdasarkan jarak
terkecil
7. Jika ada perubahan grup dengan grup sebelumnya,  maka  kembali  ke  langkah  nomor tiga. Jika tidak, maka proses perhitungan selesai.
Berikut rumus untuk perhitungan K-Means ditunjukkan pada Persamaan 2.1 (Ramadhani, 2012).
Keterangan: d : data yang akan dikelompokkan p : kriteria pada setiap data q : pusat cluster acak
Untuk  menghitungan  algoritma  k- means ,  maka kriteria  setiap  data  dikurangin  dengan  pusat  cluster acak  yang  telah  dihitung  sebelumnya,  yaitu  nilai tengah  dari  jumlah  kriteria  setiap  data,  proses  ini dijumlahin hingga pada nilai “p” dan “q” setiap data. Nilai yang dihasilkan oleh “d” adalah hasil jarak.

## 2.4. Sosial Ekonomi
Kondisi  sosial  ekonomi  adalah  kedudukan masyarakat  atau  penempatan  posisi  masyarakat, dimana  pembawa  status  memegang  hak  dan kewajiban yang harus dimainkan. (Juariyah, 2010)
Kondisi sosial ekonomi dalam hal ini diposisikan karena beberapa sebab, yaitu pendidikan, pendapatan, pekerjaan, kepemilikan barang, termasuk status rumah, status fisik rumah, dan luas tanah.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Diagram Blok Sistem
Diagram blok sistem ditunjukkan pada Gambar
Buka Aplikasi Tampilan  Utama Home() Login Data Penduduk Clustering Laporan Insert Data List/Update Data Perhitungan K- Means Hasil Clustering Laporan Clustering Laporan Daftar Penerima Raskin Gambar 2 Diagram Blok Sistem
Penjelasan  Blok  Diagram  Sistem  ialah  sebagai berikut.
1. User membuka aplikasi Penentuan Tingkat Sosial Ekonomi Penduduk Desa Paberasan.
2. User memasuki tampilan utama atau Home.
3. User login berdasarkan username dan password yang telah didaftarkan sebelumnya.
4. User memilih menu Data Penduduk.
5. User memilih  submenu  Insert  Data  untuk menambahkan data baru.
6. User memilih  submenu  List  Data  untuk  melihat atau update data lama.
7. Untuk menu Clustering , user dapat mengelompokkan tingkat sosial ekonomi penduduk Paberasan.
8. Sistem menghitung pengelompokan menggunakan metode K-Means.
9. User dapat  melihat  hasil  pengelompokan  tingkat sosial  ekonomi  Paberasan  Sumenep  di  menu Laporan.
10. User dapat melihat dan  mencetak hasil clustering penduduk.
11. User dapat  melihat  dan  mencetak  hasil  daftar penerima raskin .

## 3.2. Flowchart Sistem
Flowchart Sistem ditunjukkan pada Gambar 3.
Start Tampilan Utama Login Menu File Submenu Logout Submenu Exit Menu Data Penduduk Submenu Input Data Submenu Update Data Menu Clustering Hitung Hasil Menu Laporan Laporan Perhitungan Laporan Penerima Raskin End Iya Iya Tidak Iya Iya Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Iya Iya Iya Tidak Tampilan Laporan Perhitunga n Tampilan Laporan Penerima Raskin Iya Iya Tidak Memasukk an Data Tampilan Data Mengedit Data Melihat Data Mengedit Data Iya Iya Iya Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Iya Gambar 3 Flowchart Sistem Berikut  Penjelasan  flowchart  sistem  dari gambar 3.
1. Program dimulai.
2. Admin atau pengguna harus login terlebih dahulu untuk mendapat hak akses.
3. Muncul  tampilan  utama  yang  berupa  pilihan beberapa menu.
4. Jika memilih menu File , maka akan diminta untuk memilih  beberapa  pilihan  submenu,  yaitu Logout untuk keluar dari hak akses dan Exit untuk keluar dari program .
5. Jika  memilih  menu  Data  Penduduk,  maka  akan diminta  memilih  submenu  Input  Data  untuk menginputkan  data  baru  atau List Data  untuk melihat data atau mengubah data.
6. Jika  memilih  menu  Clustering,  maka  program akan menampilkan proses perhitungan k- means.
7. Jika memilih menu laporan, maka pengguna akan mendapat laporan data penduduk.
3.3. Data Flow Diagram Level 1
Data Flow Diagram adalah  suatu  grafik  yang menjelaskan    sebuah    sistem    dengan    mengunakan bentuk-bentuk  atau  simbol  untuk  menggambarkan aliran    data    dari    proses-proses    yang  saling berhubungan
Data  Flow  Diagram Level  1  pada  aplikasi  ini adalah  penjelasan  lebih  lanjut  dari Data  Flow Diagram Level  0,  yaitu  dari  satu  proses  menjadi empat  proses,  yaitu  proses  pendataan,  proses digitalisasi  data,  proses  perhitungan,  dan  proses laporan.  Proses  pendataan  adalah  entitas  pegawai
mendata data-data yang diperlukan dalam perhitungan  status  sosial  ekonomi  dari  penduduk. Proses  digitalisasi  data  adalah  proses  memberikan data penduduk dari pegawai ke admin untuk disimpan ke dalam basis data. Proses Perhitungan adalah proses normalisasi  data  nyata  yang  awalnya  non-numerik menjadi  numerik  agar  dapat  dihitung  status  sosial ekonominya menggunakan algoritma k- means , proses laporan  ialah  proses  yang  akan  dicetak  menjadi laporan. Data  Flow  Diagram Level  1  ditunjukkan pada Gambar 4.
Pegawai 1.1 Proses Pendataan Penduduk Data Penduduk Data Penduduk Data Penduduk Data Penduduk 1.2 Proses Digitalisasi Data D a t a P e n d u d u k Admin D a t a P e n d u d u k D a t a P e n d u d u k Tb_data D a t a P e n d u d u k D a t a P e n d u d u k 1.3 Proses Perhitungan Inisialisasi, Hasil Hasil Tb_inisialisasi In is ia li s a s i H a s il 1.4 Proses Laporan Hasil Laporan

## Gambar 4  Data Flow Diagram Level 1
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Clustering
Halaman Clustering adalah halaman untuk perhitungan  algoritma  k- means. Pertama  kali  adalah menentukan  cluster  acak  di  iterasi  pertama,  setelah  baru menghitung hasil perhitungan di iterasi satu, karena masih iterasi  satu,  maka  hasil  iterasi  satu  terlebih  dahulu disimpan, setelah itu baru menghitung iterasi selanjutnya, dimana hasil iterasi lama dibandingkan dengan hasil iterasi baru,  jika  telah  mendapat  nilai  atau  posisi  cluster  yang sama diantara keduanya, maka proses perhitungan selesai Seperti ditujunjukkkan pada Gambar 5.

## Gambar 5 Halaman Clustering

## 4.2. Pengujian Keakuratan Sistem
Pengujian  ini  adalah  pengujian  antara  kasus lama  yang  didapat  dari  kenyataan  dengan  yang dikerjakan oleh sistem. Berikut ini tabel 4.1.
Tabel 4.1: Tabel Keakuratan Sistem
No No. KK Kepala Keluarga Istri Miskin Tidak Miskin Hasil 1 3529010102090001 Syamsi HANAFIYAH * NotOK Sesuai 2 3529010104130006 YAYUK LIDI MALIK - * NotOK Sesuai 3 3529010202090031 SUHARTA SALAMI * NotOK Sesuai 4 3529010204090012 SANIN SAADA * NotOK Sesuai 5 3529010204090020 ASMUNI SUMARSIH NotOK * Sesuai 6 3529010205061265 KOMARITO MISNATUN NotOK * Sesuai 7 3529010205061640 WELLY ADIYANTO ENNI WIDIANA NotOK * Tidak Sesuai 8 3529010205062613 BUDI MULYONO KHAIRUN NISA' * NotOK Tidak Sesuai 9 3529010202080029 SAHAWI SUTI’ * NotOK Sesuai 10 3529010301110015 SINAL MARYAM NotOK * Sesuai . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 3529010305069736 SUHAIRIYANAH - NotOK * Sesuai 17 3529010305069743 MOHAMMAD IMAM SUSANTIN * NotOK Sesuai 18 3529010501090016 GIYANTO SITI AISYAH * NotOK Tidak Sesuai 19 3529010502090038 DUL PANI SUMARIYA * NotOK Sesuai 20 352901050209005 IBRAHIM UMRANI * NotOK Sesuai
Hasil  dari  pengujian  keakuratan  sistem  yang dilakukan pada 20 data adalah sebagai berikut : Untuk hasil sesuai : 15/20*100 = 75%. Untuk hasil tidak sesuai:5/20*100= 25%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan
Kesimpulan  yang  didapat  ialah  dari  20  data  yang diuji menghasilkan 15 data yang sesuai dengan hasil dari Paberasan  Sumenep,  sehingga  tingkat  keakuratan  sistem bernilai  75%.  Nilai  ini  sewaktu-waktu  bisa  berubah dengan  banyaknya  data  yang  dimasukkan.  Hal-hal  yang dapat  mempengaruh  nilai  berubah  adalah  jumlah  data yang  dihitung,  sifat  subyektif  data  yang  dapat  dari Paberasan Sumenep, serta jumlah cluster yang ditentukan.

## 5.2. Saran
Saran  yang  dapat  disampaikan  adalah  sebagai berikut.
1. Meningkatkan aplikasi  menggunakan  metode KNN untuk  penduduk  baru  yang  masuk  ke  daerah Paberasan Sumenep agar aplikasi tidak mengharuskan  menghitung  ulang  semua  data penduduk  seperti  awal  agar  memperingan  kerja server .
2. Aplikasi ini nantinya dapat dikembangkan agar bisa digunakan  untuk  review  investor  yang  ingin membangun  usahanya  di  daerah  tersebut,  bantuan dana yang dilakukan secara individu atau kelompok yang  mencari  penduduk  miskin,  dan  dapat digunakan  untuk  meminta  dana  kepada  penduduk tidak miskin.
3. Program  ini  bisa  dibuat  menggunakan  bahasa pemrograman  php  sehingga  bisa  diakses  oleh banyak pengguna.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Agusta,  Yudi.  2007. K-Means–Penerapan, Permasalahan  dan  Metode  Terkait .  Jurnal Sistem dan Informatika. 3(1). 47-60.
[2] Juariyah,  S.  2010. Analisis  Kondisi  Sosial Ekonomi  dan  Tingkat  Pendidikan  Masyarakat
Desa Srigading, Kecamatan Labuhan
Maringgai,  Kabupaten  Lampung  Timur. Jurnal
Ekonomi dan Pendidikan 7(1)
[3] Ong, Johan Oscar. 2013. Implementasi Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing President University.
[4] Ramadhani,  Rima  Dias.  2012. Data  Mining Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering untuk Menentukan Strategi Promosi Universitas Dian  Nuswantoro .  Jurusan  Sistem  Informasi, Fakultas  Ilmu  Komputer,  Universitas  Dian Nuswantoro.
[5] Rismawan,  Tedy,  and  Sri  Kusumadewi.  2008. Aplikasi  K-Means  Untuk  Pengelompokkan Mahasiswa Berdasarkan Nilai Body Mass Index (Bmi)  &  Ukuran  Kerangka. Seminar  Nasional Aplikasi Teknologi Informasi . No. 1907-5022.
[6] Safik,  S.,  2013. Aplikasi  Inventori  Pada  Cv. Arcoma  Basco  Dengan  Menggunakan  Visual Basic. net Dan Sql Server 2005 .
[7] Widya,  W.,  2013. Sistem  Informasi  Manajemen Rumah Sakit Bersalin Ananda Palembang .
[8] Prayoko,  M.R.,  2013. Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Jurusan  Pada  Sekolah Menengah  Atas  (SMA)  Setia  Budi  Abadi Perbaungan  Dengan  Menggunakan  Metode Simple Additive Weighting (SAW). Jurnal Ilmiah Peneliti Informatika Budi Darma Vol. V, 4(2).