## SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN WARGA KURANG MAMPU DI KELURAHAN KARANGBESUKI MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING
Muhammad Ali Hasymi, Ahmad Faisol, FX. Ariwibisono Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1718020@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Kemiskinan menjadi salah satu permasalahan di negara berkembang, bantuan sosial merupakan salah satu cara untuk mengurangi tingkat kemiskinan. Dalam penerapannya masih ada penerima bantuan sosial yang kurang tepat sasaran dikarenakan penggunaan data yang kurang maksimal serta minimnya informasi dan letak geografis, termasuk  di  Kelurahan  Karangbesuki.  Sebagai  solusi  masalah  ini,  diperlukan  sistem  informasi  geografis  yang menampilkan informasi mengenai pemetaan warga kurang mampu, diharapkan dengan adanya sistem informasi geografis tersebut dapat  memberikan  informasi  dan  mengelompokkan warga kurang  mampu, serta mengetahui lokasi warga kurang mampu.  Sistem yang akan dibangun yaitu sistem informasi geografis pemetaan warga kurang mampu  meng-gunakan  metode clustering serta  dikombinasikan  dengan QGIS  2.18. Metode  clustering  yang digunakan  dalam  sistem  ini  adalah  metode  K-Means  clustering,  kriteria  yang  digunakan  pada  pengelompokan data berupa umur, pekerjaan, pendidikan dan  tanggungan keluarga. Dari hasil pengujian sistem informasi geografis menggunakan  K-Means  Clustering  dengan  3  cluster  untuk  pengelompokan  warga  di  kelurahan  Karangbesuki,  dengan menggunakan 325 sampel data, terdapat hasil pengelompokan sebanyak 178  (55%) warga  yang tidak layak menerima bantuan,  99  (30%)    warga  yang  kurang  layak  menerima  bantuan  dan  48  (15%)  warga  yang  layak  menerima  bantuan. Berdasarkan  hasul pengujian kinerja sistem dengan membandingkan pengelompokan secara manual atau data lama dengan pengelompokan pada sistem, sistem ini cukup baik dalam mengklasifikasi warga kurang mampu dengan tingkat akurasi 91%.
Kata Kunci : Sistem Informasi Geografis, Bantuan Sosial, K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan merupakan salah satu masalah pada negara  berkembang,  termasuk  Indonesia.  Bantuan sosial  merupakan  salah  satu  cara  menanggulangi kemiskinan,  baik  dari  pemerintah  maupun  dari swadaya masyarakat. Banyak program bantuan sosial dari  pemerintah  maupun  swadaya  masyarakat  yang benar-benar  membantu  masyarakat  yang  mem- butuhkan atau terdampak musibah, diantaranya ketika terjadi bencana alam, wabah, hingga pandemi. bantuan sosial  swadaya  masyarakat  bisa  datang  dari perseorangan, kelompok maupun organisasi.
Di  masa  pandemi  Covid-19  tahun  2020  juga banyak program bantuan sosial baik dari pemerintahan maupun  swadaya  masyarakat.  Saat  itu,  kebanyakan dalam  pemilihan  penerima  bantuan  sosial  dipilih secara manual dengan melihat langsung tempat tinggal keluarga tersebut, dengan kata lain, setiap ada kegiatan bantuan  sosial,  pihak  penyelenggara  bantuan  sosial harus turun langsung untuk menyeleksi siapa saja yang menjadi penerima  bantuan sosial  dan belum ada cara untuk  mengelompokkan  warga  kurang  mampu.  Di masa  pandemi  ini  juga  banyak  masyarakat  Kota Malang yang berpendapat kalau bantuan sosial masih kurang tepat sasaran, seperti adanya penerima bantuan yang masih menggunakan data lama, padahal data baru membuktikan  kalau  orang  tersebut  mampu,  ada  juga penerima  bantuan  yang  memiliki  rumah  layak  huni maupun memiliki kendaraan bermotor.
Sementara ini masih belum ada sistem informasi geografis  pada  Kelurahan  Karangbesuki  mengenai pemetaan  warga  kurang  mampu  yang  dapat  menjadi acuan sebagai rekomendasi penerima bantuan sosial di Karangbesuki.  Saat  ini  informasi  yang  digunakan sebagai acuan untuk memilih penerima bantuan sosial masih  menggunakan  data  lama  dan  juga  meng- gunakan informasi dari warga sekitar.
Oleh  karena  itu  dibutuhkan  pemanfaatan  di bidang teknologi dengan dibuatnya sistem yang dapat membantu pihak penyelenggara bantuan sosial dalam mencari masyarakat yang benar-benar kurang mampu sebagai  penerima  bantuan  sosial.  Oleh  karena  itu dibutuhkan sistem yang dapat  memberikan informasi secara detail masyarakat yang kurang mampu. Dengan adanya sistem ini, diharapkan dapat me- rekomendasikan  penerima  bantuan  tang  lebih  akurat dan tepat sasaran.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Pada  tahun  2018,  Yosep  Agus,  dkk  pada penelitiannya  yang  berjudul  “Aplikasi  Pemetaan Berbasis Website Untuk Pusat Kesehatan Masyarakat Di  Wilayah  Kabupaten  Malang”.  Besarnya  animo masyarakt  dalam  menggunakan  jaminan  sosial  di bidang  kesehatan  membutuhkan  fasilitas  kesehatan yang baik. Berdasarkan hal tersebut diperlukan sistem yang  dapat  memetakan  pusat  kesehatan  masyarakat
wilayah  Kabupaten  Malang  berupa  Web  Sistem Informasi Geografis[1].
Pada  dua  tahun  sebelumnya  2016,  Jaroji membuat  penelitian  berjudul    "K-Means  untuk Menentukan Calon Penerima Beasiswa Bidik Misi di Polbeng”.  Banyaknya  kriteria  yang  digunakan  untuk penyaluran  beasiswa  bidik  misi  kepada  mahasiswa yang berasal dari keluarga kurang mampu, diperlukan sistem  yang  menggunakan  algoritma  K-Means  untuk membantu  mengklasifikasikan  mahasiswa  calon penerima beasiswa. Dengan adanya sistem seperti itu, dapat  membantu  mengelompokkan  calon  penerima beasiswa  lebih  akurat  dan  efisien  menggunakan  data set  yang  berasal  dari  panitia  seleksi  bidik  misi Polbeng[2].
Pada  tahun  2020,  Abu  Salam  melakukan penelitian dengan  judul  “Implementasi  Algoritma K- Means  dalam  Pengklasteran  untuk  Rekomendasi Penerima Beasiswa PPA di Udinus”. Tujuan penelitian ini  untuk  merekomendasikan  penerima  beasiswa dengan algoritma K-Means, hasil rekomendasi berupa penempatan  data  pendaftar  beasiswa  ke  masing- masing  kelompok  kluster  yang  dihasilkan.  Berdasar- kan  penelitian  tersebut  dapat  disimpulan  bahwa pengklasteran  dengan  algoritma  K-Means  dapat menghasilkan rekomendasi penerima beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik (PPA) dengan banyak data set[3].
Pada  tahun  2019,  Danang  Sutejo  melakukan penelitian dengan  judul  “Sistem Informasi Geografis Pengelompokan  Tingkat  Kriminalitas  Kota  Malang Menggunakan Metode K-Means”. Padatnya penduduk Kota  Malang  membuka  peluang  terjadinya  tindakan kriminal.  Sistem  Informasi  Geografis  yang  dibangun dapat memberikan  informasi  mengenai daerah rawan kriminal  pada  Kota  Malang.  Dengan  adanya  Sistem Informasi  Geografis  tersebut,  masyarakat  dan  para mahasiswa  yang  datang  dari  berbagai  daerah  dapat mengetahui  daerah  mana  saja  yang  rawan  akan tindakan kriminal[4].
Selanjutnya  penelitian  Nanda  Variestha  dan Faisal  Amin  pada  tahun  2018  yang  berjudul “Penerapan  Metode  K-Means  Pemetaan  Calon Penerima  Jamkesda”.  Pada  Kelurahan  Kemuning belum  ada  metode  yang  digunakan  seksi  KESSOS untuk  mengelompokkan  tingkat  kemiskinan  agar penerima  bantuan  tepat  sasaran.  Penelitian  ini membuat penerapan metode K-Means untuk pengelompokan  kemiskinan,  dan  dapat  membantu pihak kelurahan untuk menghindari ketidak- tepatsasaran penerima JAMKESDA[5].

## 2.2. Sistem Informasi Geografis
Sistem  informasi  Geografis  adalah  teknologi yang  digunakan  untuk  mengelola,  menganalisa  dan memberikan  informasi  geografis  yang  berkaitan dengan  tata  letak  keruangan  dan  informasi  yang terkait. Dengan berkembangnya teknologi, perlu untuk memenuhi kebutuhan informasi dan lokasinya. Untuk memberikan  informasi  geografis  secara  meluas  dan
dapat  diakses  masyarakat  luas,  maka  sistem  dapat ditampilkan  dalam  website  yang  ditampilkan  di internet.  Pemetaan  internet  dapat  menampilkan  peta beserta informasi yang dibutuhkan[6].

## 2.3. Bantuan Sosial
Bantuan sosial adalah kegiatan memberi bantuan berupa  barang  atau  uang  yang  diberikan  kepada masyarakat agar dapat  melindungi dari kemungkinan terjadinya  risiko  sosial.  Bantuan  sosial  tidak  hanya datang  dari  pemerintahan,  bantuan  sosial  juga  dapat terbentuk  lewat  swadaya  masyarakat.  bantuan  sosial biasanya juga diadakan ketika terjadi musibah bencana alam,  dampak  ekonomi  yang  signifikan,  hingga pandemi.  Dikala  pandemi Covid - 19 tahun  2020, banyak program bantuan sosial dari pemerintah serta swadaya  masyarakat  yang  menyalurkan  bantuan kepada  masyarakat  yang  membutuhkan.  Program seperti ini juga ada pada Kelurahan Karangesuki yang menjadi tempat penelitian.

## 2.4. QGIS
Quantum GIS  merupakan perangkat lunak  yang digunakan  untuk  sistem  informasi  geografis  yang sifatnya  gratis  ( opensource ),  serta  penggunaannya yang cukup mudah ( user friendly ). Perangkat lunak ini dapat  dijalankan  pada  berbagai  jenis  sistem  operasi seperti Windows,  Linux,  Unix,  Mac,  Windows dan Android. Dalam  QGIS  memiliki  banyaj  fungsi  dan format pada vektor , raster dan basisdata[7].

## 2.5. Clustering
Clustering atau analisis pengelompokan merupakan  metode  pengelompokan  berdasarkan kemiripan  (kedekatan).  Dalam Clustering terdapat proses  membagi  data  dari  suatu  himpunan  tertentu kedalam beberapa kelompok yang memiliki kemiripan karakteristik data dengan karakteristik data pengelompok lain[8].

## 2.6. K-Means
K-Means  merupakan  salah  satu  metode  peng- analisaan  data,  dimana  data  dalam  satu  kelompok mempunyai karakteristik yang sama akan dikelompok- kan menjadi satu cluster .
Berikut merupakan proses Algoritma metode K- Means :
1. Menentukan banyak klaster yang diinginkan
2. Menentukan centorid awal  (pusat  cluster), biasanya dipilih secara secara acak
3. Menghitung  jarak  terdekat  dari  setiap  objek pengamatan  dengan centroid awal  yang  sudah ditentukan dengan rumus jarak euclidean
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) =   √∑(𝑥 𝑖𝑙 −  𝑥 𝑗𝑙 ) 2 𝑛 𝑙=1 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = Jarak antara objek ke 𝑖 dengan objek ke 𝑗
𝑥 𝑖𝑙 = 𝑁ilai objek 𝑘𝑒 − 𝑖 pada variabel 𝑘 𝑥 𝑗𝑙 = 𝑁ilai objek 𝑘𝑒 − 𝑗 pada variabel 𝑘 𝑛  = Banyaknya variabel
4. Menentukan  jarak  terdekat,  antara  objek  dengan centroid
5. Menentukan centroid baru  dengan  menghitung rata-rata  masing-masing  cluster  menggunakan rumus
𝑐 𝑘𝑙 = 𝑥 1𝑙 +  𝑥 2𝑙 + ⋯ + 𝑥 𝑝𝑙 𝑝 Keterangan : C kl : Nilai centroid ke-k pada variabel ke-l p :Banyaknya data
6. Hitung  pada  setiap  objek  menggunakan cluster baru.  Jika  objek  tidak  berpindah cluster ,  maka proses clustering selesai.  Atau  ulangi  langkah  3 sampai pusat cluster tidak berubah.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Analisis Sistem
Pada penelitian ini, sistem yang akan dibangun pada Sistem  Informasi  Geografis  Pemetaan  Warga  Kurang Mampu,  merupakan  sistem  untuk  menginformasikan pengelompokan  warga  karangbesuki  beserta  lokasinya, diharapkan  dengan  adanya  pengelompokan  ini  dapat memberi  rekomendasi  untuk  penerima  bantuan  sosial  di Kelurahan  Karangbesuki.  Pada  sistem  ini  menggunakan metode K - Means Clustering untuk  mengelompokkan warga yang ada di RW 03 Kelurahan Karangbesuki.
Dikarenakan  K-Means  hanya  dapat  mengolah data bertipe numerik, data warga Karangbesuki diubah terlebih  dahulu  dengan  pembobotan  agar  dapat dilakukan  perhitungan  K-Means  Clustering  seperti berikut :
Tabel 3.1 Pembobotan data warga Atribut Kriteria Bobo t Tanggunga n keluarga 0 - 1 1 2 - 4 2 5 atau lebih 3 Pendidikan S-1/S-2/S-3 1 sma/smp/sd 2 tidak sekolah 3 Pekerjaan karyawan/negeri/swasta/tet ap 1 buruh harian/tidak tetap 2 tidak ada 3 Usia Bukan Lansia 1 Lansia 2

## 3.2. Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan  fungsional  berisi  fitur  apa  saja  yang disediakan  pada  sistem  yang  dibuat.  Berikut  merupakan daftar kebutuhan fungsional pada sistem ini :
1. Sistem  dapat  melakukan  validasi  login  dengan email dan password sebelum melakukan kelola data
2. Sistem  dapat  melakukan  pengolahan  data  warga Karangbesuki
3. Sistem dapat melakukan proses clustering menggunakan metode K-Means
4. Sistem  dapat  menampilkan  hasil clustering dalam bentuk pemetaan

## 3.3. Kebutuhan Non-Fungsional
Kebutuhan  Non-Fungsional  meliputi  kebutuhan pendukung  dalam  pembuatan  sistem.  Kebutuhan    non fungsional yang digunakan :
1. Perangkat keras yang digunakan adalah Laptop
2. Pengkodean  dan  Input  data  menggunakan  keyboard dan mouse
3. MYSQL sebagai database
4. Text  editor  menggunakan  Visual  Studio  Code  versi 1.39
5. Menggunakan  web  browser  seperti  Mozilla  Firefox, Google Chrome, Opera dan lain-lain

## 3.4. Blok Diagram Sistem
Dalam  Sistem  Informasi  Geografis  pemetaan warga  kurang  mampu,  terdapat  blok  diagram  sistem seperti pada Gambar 3.1.
Gambar 3.1 Blok diagram sistem
Dari blok diagram diatas, terdapat input, proses dan output. Berikut penjelasan mengenai desain tersebut :
1. Input
Pada  proses  input,  terdapat  beberapa  data masukan  yang  menjadi  informasi  masukan. Nantinya  data  ini  akan  diolah  dengan clustering, data  input  tersebut  seperti  data warga, data letak lokasi dan lain-lain
2. Proses Data  dari  data  warga,  akan  dianalisis  dan ditampilkan  dalam  tabel  klaster,  kemudian data  dianalisis  untuk  dibuat  menjadi informasi pada peta.
3. Output
a. Pemetaan
b. Informasi  warga  kurang  mampu  yang layak mendapatkan bantuan

## 3.5. Flowchart Sistem
Flowchart sistem ini menjelaskan bagaimana alur aplikasi  dari  sistem  informasi  geografis  pemetaan warga kurang mampu yang ditunjukkan pada Gambar 3.2.
Input Proses
Output
(2.1) (2.2)
Gambar 3.2 Flowchart Sistem
Pada gambar 3.2 menjelaskan alur sistem dimulai pada  halaman  utama,  jika  pengguna  login  sebagai administrator ,  dan  pada  pengecekan  berhasil,  maka masuk pada halaman admin yang didalamnya terdapat menu  edit data warga seperti nomer kk, nama kepala keluarga, tanggungan, pendidikan, pekerjaan, latitude dan  longit u de.  Jika  tidak  sebagai administrator akan masuk  sebagai  user  biasa,  sebagai  user  biasa  hanya akan  ditampilkan  pemetaan  warga  kurang  mampu pada  Kelurahan  Karangbesuki,  beserta  informasi detail yang disajikan.

## 3.6. Perancangan Database
1. Tabel Admin
Tabel  Admin  berisikan  tabel  untuk  menyimpan  data user. Tabel Admin ditunjukkan pada Tabel 3.1.
Tabel 3.2 Struktur Tabel Admin Nama Field Jenis Keterangan Id_admin Int Id admin Email Varchar(128)  Email/username Password Varchar(128)  Sandi
2. Tabel Data RT/RW
Tabel  ini  berfungsi  untuk  menyimpan  data  RT/RW.
Tabel Data RT/RW ditunjukkan pada Tabel 3.2.
Tabel 3.3 Struktur Tabel Data RT/RW Nama Field Jenis Keterangan Id_rtrw Int Id rt/rw Rtrw Varchar(20)  RT/RW
3. Tabel Data Warga
Tabel  Data  Warga  berisikan tabel untuk  menyimpan data  atribut  warga  dan  lokasi  yang  ada  pada  RW  03 Kelurahan Karangbesuki yang ditunjukkan pada Tabel 3.3..
Tabel 3.4 Struktur Tabel Data Warga Nama Field Jenis Keterangan Id_kk Int Id warga No_kk Varchar(50)  Nomor Kartu Keluarga
kepkel Varchar(50)  Nama Kepala keluarga Rt/rw Varchar(50)  Data RT/RW Jk Varchar(50)  Jenis Kelamin Umur Int Umur Kepala Keluarga Tanggungan Varchar(50)  Jumlah Tanggungan keluarga Pendidikan Varchar(50)  Pendidikan terakhir Pekerjaan Varchar(50)  pekerjaan Longitude Int Titik koordinat x Latitude Int Titik koordinat y 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengelompokan Hasil Clustering
Data  pengujian  menggunakan  4  atribut  yaitu  umur (UM),  tanggungan  (TG),  pendidikan  (PD)  dan  pekerjaan (PK). Berikut  merupakan  langkah perhitungan  metode k- means  clustering  dengan  data  warga  Kelurahan Karangbesuki. Pertama menetapkan jumlah cluster , cluster yang  ditetapkan  ada  3 cluster yaitu  tidak  layak mendapatkan bantuan (C1), kurang layak mendapatkan  bantuan  (C2)  dan  layak  mendapatkan bantuan (C3). Pertama inisialisasi secara acak berdasarkan bobot kriteria.
Tabel 4.1 Centroid Awal Cluster UM TG PD PK C1 1 1 2 1
C2 1 2 1 2
C3 2 3 3 3
Selanjutnya  menghitung  jarak  setiap  data  terhadap pusat  cluster  menggunakan  perhitungan  jarak euclidian menggunakan persamaan (2.1).
Tabel 4.2 Hasil perhitungan jarak 20 data iterasi-1 iterasi 1 C1 C2 C3 cluster IMAM AFANDI 1 1,4142 2,6457 1 WIDARTO 1,4142 1 2 2 RIZALI IWAN 2 1,7320 2,4494 2 TAKRIP 1,4142 1 2 2 WARSO 1 1,4142 2,6457 1 SOEEP 2,6457 2,4494 1 3 SUPRANTONO 1 1,4142 2,6457 1 WAWAN 1 1,4142 2,6457 1 RIZAL FAUZI 1 1,4142 2,6457 1 PAIKIN 1,7920 1,4142 1,7320 2 DJAMI’ATI 2,44949 2,6457 2 3 SUTRISNO 1 2 3 1 PANDAM 1,41421 1,73205 2,4494 1 SUNARTI 2,44949 2,6457 2 3 HODRI 1 1,41421 2,6457 1 SUWARNO 1 1,41421 2,6457 1 SARJONO 1 1,41421 2,6457 1 SALIPAN 1,41421 1,7320 2,4944 1 TRISNO 1 1,41421 2,6457 1 SHOIFI 1,41421 1 3,1622 2
Hitung  kembali  pusat  cluster  atau  centroid dengan menghitung rata-rata dari nilai data yang sama
pada  iterasi  ke  1  menggunakan  persamaan  (2.2). Centroid baru terdapat pada Tabel 4.3.
Tabel 4.3 Centroid baru iterasi-2 Cluster UM TG PD PK C1 1,2324 1,7675 1,9837 1,0378 C2 1,1801 2,1891 1,5855 1,4594 C3 1,8965 1,1379 2,2758 2,4482
Selanjutnya  menghitung  jarak  masing-masing  data dari ketiga centroid baru. Apabila klaster data berubah maka perlu  dilakukan  iterasi  lagi  sampai  data  klaster  tidak berubah
Tabel 4.4 Hasil perhitungan jarak 20 data iterasi-4 iterasi 4 C1 C2 C3 cluster IMAM AFANDI 0,3118 0,6500 1,6818 1 WIDARTO 1,0368 0,7967 1,1239 2 RIZALI IWAN 1,2236 0,9991 2,2846 2 TAKRIP 1,0368 0,7967 1,1239 2 WARSO 0,3118 0,6500 1,6818 1 SOEEP 2,3634 2,3695 1,3360 3 SUPRANTONO 1,2942 1,4349 0,9337 3 WAWAN 0,3118 0,6500 1,6818 1 RIZAL FAUZI 0,3118 0,6500 1,6818 1 PAIKIN 1,2638 1,2137 0,7817 3 DJAMI’ATI 2,4871 2,6530 1,1805 3 SUTRISNO 1,1042 1,6386 1,3360 1 PANDAM 0,7870 1,1229 1,4752 1 SUNARTI 2,4871 2,6530 1,1805 3 HODRI 0,3118 0,6500 1,6818 1 SUWARNO 0,3118 0,6500 1,6818 1 SARJONO 0,3118 0,6500 1,6818 1 SALIPAN 1,4823 1,7021 0,4687 3 TRISNO 0,3118 0,6500 1,6818 1 SHOIFI 1,0421 0,7023 2,0222 2 4.2. Hasil pembentukan Cluster Hasil pembentukan clustering iterasi terakhir sebagai berikut :
Tabel 4.5 Hasil Clustering 20 data iterasi 1 C1 C2 C3 IMAM AFANDI  WIDARTO  RIZALI IWAN  TAKRIP  WARSO  SOEEP  SUPRANTONO  WAWAN  RIZAL FAUZI  PAIKIN  DJAMI’ATI  SUTRISNO  PANDAM  SUNARTI  HODRI  SUWARNO  SARJONO  SALIPAN  TRISNO  SHOIFI  Keterangan : C1 : Tidak Layak Menerima Bantuan
C2 : Kurang Layak Menerima Bantuan C3 : Layak Menerima Bantuan

## 4.3. Hasil Perbandingan Clustering
Perbandingan  ini  menunjukkan  tingkat  akurasi pengelompokan  data  warga  Karangbesuki  menggunakan K-Means Clustering. Pengujian  ini  menggunakan  data training sebanyak 325 data training  yang didapatkan  dari RW  03  Kelurahan  Karangbesuki  yang  dikelompokkan menjadi  3  cluster,  tidak  layak  menerima  bantuan  (C1), kurang layak menerima bantuan (C2) dan layak menerima bantuan  (C3).  Perbandingan  data  lama  dengan  hasil clustering terdapat pada Tabel 4.4.
Tabel 4.4 Hasil perbandingan data Nama Data Lama Hasil Clustering Keterangan IMAM AFANDI Mampu C1  WIDARTO Mampu C2  RIZALI IWAN Mampu C2  TAKRIP Kurang Mampu C2 WARSO Mampu C1  SOEEP Kurang Mampu C3

SUPRANTONO Mampu C3 WAWAN Mampu C1  RIZAL FAUZI Mampu C1  PAIKIN Kurang Mampu C3  DJAMI’ATI Kurang Mampu C3  SUTRISNO Mampu C1  PANDAM Mampu C1  SUNARTI Kurang Mampu C3  HODRI Mampu C1  SUWARNO Mampu C1  SARJONO Mampu C1  SALIPAN Kurang Mampu C3  TRISNO Mampu C1  SHOIFI Mampu C2 
Keterangan : C1 : Tidak Layak Menerima Bantuan C2 : Kurang Layak Menerima Bantuan C3 : Layak Menerima Bantuan
Berdasarkan  perbandingan  data  diatas,  maka persentase pengujiannya sebagai berikut :
Pengujian Sistem
= 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 × 100%
= 𝟐𝟗𝟔 𝟑𝟐𝟓 × 𝟏𝟎𝟎% = 𝟗𝟏%
Hasil yang ditunjukkan dari pengujian kinerja sistem sangat  baik.  Penambahan  dan  pengurangan  data  training mempengaruhi hasil kinerja sistem.

## 4.4. Halaman map pemetaan warga
Halaman  map  pemetaan  warga  menunjukkan informasi  warga  kurang  mampu  beserta  lokasiya  di Kelurahan  Karangbesuki.  Informasi  yang  ditampilkan berupa nomor kk, nama kepala keluarga, rt/rw, tanggungan, umur, pendidikan, pekerjaan dan cluster. Tampilan seperti pada Gambar 4.1.

## Gambar 4.1 Tampilan halaman map
4.5. Halaman Login Halaman login ini  digunakan  untuk  masuk  ke halaman administrator. Didalamnya  admin  dapat melakukan  pengolahan  data  seperti  tambah  data, mengedit data  dan  menghapus data pada tabel warga dan  rt/rw.  Tampilan  halaman  login  seperti  pada Gambar 4.2.

## Gambar 4.2 Tampilan halaman login

## 4.6. Halaman Dashboard Admin
Halaman  dashboard  admin  merupakan  halaman yang  hanya  dapat  diakses  oleh  administrator  setelah pengguna  berhasil  dalam  proses  login.  Halaman dashboard berisi menu home, map, kelola data warga, kelola  rt,  data cluster, about  dan  logout.  Tampilan halaman dashboard menu ada pada Gambar 4.3
Gambar 4.3 Tampilan halaman dashboard admin

## 4.7. Halaman data warga
Halaman  data  warga  merupakan  halaman  yang digunakan  untuk  mengelola  data  warga,  mulai  dari menambah  data,  mengedit  data  dan  menghapus  data. Didalam  data  warga  terdapat  beberapa  atribut  seperi nomor  kk,  kepala  keluarga,  jenis  kelamin,  umur, tanggungan,  pendidikan,  pekerjaan,  longitutde  dan latitude.  Tampilan  halaman  data  warga  seperti  pada Gambar 4.4
Gambar 4.4 Tampilan halaman data warga
4.8. Halaman Tabel  data cluster Halaman  tabel  data  cluster  berisi  halaman  yang menampilkan  data  hasil  perhitungan K-Means Clustering dari  data  warga , halaman  ini  hanya menampilkan  saja  data cluster tanpa  bisa  mengelola data  cluster.  Halaman  tabel  data cluster ada  pada Gambar 4.5
Gambar 4.5 Tampilan Halaman data cluster

## 4.9. Pengujian Fungsional sistem
Pada pengujian fungsional sistem, menampilkan sistem  dengan  maksud  adanya  kesalahan  atau  tidak pada  sistem  sebelum  sistem  dipublikasikan  kepada masyarakat. Hasil pengujian sistem ditunjukkan pada Tabel 4.5
Tabel 4.5 Hasil Pengujian Fungsional Sistem
No Item Yang Di Uji Nama Browser Opera (v.72.0) Google Chrome (v.87.0) Firefox Browser (v.80.0) 1 Halaman Utama    2 Halaman Map Pemetaan    3 Halaman login    4 Halaman Dashboard    5 Halaman Data Warga    6 Halaman Data Cluster    7 Halaman About   
4.10. Pengujian Program dengan Black box Pada  pengujian  ini,  program  akan  diuji fungsional fitur atau cara kerja aplikasi. Pengujian ini dilakukan  untuk  mencari  kesalahan  pada  fitur-fitur aplikasi.  Hasil  pengujian  program  menggunakan metode black box ditunjukkan pada Tabel 4.6
Tabel 4.6 Hasil Pengujian menggunakan black box No Pengujian Test Case Hasil yang diharapakan Hasil
1 Map Pemetaan warga Klik menu map Pada halaman map muncul
Pemetaan kelurahan karang
besuki

2 Cluster marker pada pemetaan Pada halaman map muncul marker sesuai cluster Warna marker sesuai dengan cluster  3 Informasi pop up pada marker Klik marker pada map pemetaan Muncul informasi atribut warga sesuai marker  4 Login Klik masuk setelah
memasuk-kan email dan password Masuk ke dashboard halaman admin  5 Kelola data warga, rt/rw Klik menu tambah, edit dan hapus Eksekusi sesuai menu yang dipilih  6 Tambah data warga dengan map untuk lokasi Klik lokasi map pada menu tambah warga Menyimpan koordinat longitude dan latitude  7 logout Klik logout dan muncul pilihan logout “ya” atau “tidak” Keluar ke halaman awal SIG Karang Besiuki 

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  implementasi  dari  perancangan aplikasi sistem nformasi geografis pemetaan warga kurang mampu di Kelurahan Karangbesuki. Berdasarkan beberapa pengujian yang telah dilakukan didapatkan kesimpulan  :
1. Penerapan  metode  K-Means  clustering  untuk pemetaan  warga  kurang  mampu  pada  Kelurahan Karangbesuki  berhasil  diterapkan  ke  dalam  sistem sehingga  sistem  dapat  mengelompokkan  warga kurang mampu.
2. Berdasarkan  penelitian  menggunakan  K-Means Clustering  dengan  3  cluster  untuk  pengelompokan warga  di  Kelurahan  Karangbesuki  dengan  325 sampel data, terdapat hasil pengelompokan sebanyak 178  (55%)  warga  yang  tidak  layak  menerima bantuan,  99  (30%)    warga  yang  kurang  layak menerima bantuan dan  48 (15%) warga yang layak menerima bantuan.
3. Hasil dari pengujian kinerja sistem dilakukan dengan membandingkan data pengelompokan secara manual dengan data pengelompokan pada sistem, menunjukkan  tingkat  akurasi  91%  pengelompokan warga  yang  kurang  mampu  pada  wilayah  RW  03 Karangbesuki, sedangkan untuk pengujian fungsional menunjukkan  hasil  100%  dan  semua  menu  dapat berjalan.
4. Berdasarkan  pengujian  pengguna  yang  memilih sangat baik adalah 44%, yang memilih baik 53%, yang  memilih  cukup  baik  3%  dan  memilih kurang baik 0%.

## 5.2 Saran
Agar  sistem  ini  kedepannya  berfungsi dengan  baik, maka ada beberapa hal yang perlu dibenahi :
1. Pengembangan sistem informasi geografis pemetaan warga  kurang  mampu  di  karangbesuki  dapat  ber- kolaborasi dengan badan bantuan sosial pada daerah tertentu.
2. Untuk  menghasilkan  pengelompokan  yang  lebih bervariasi  dan  lebih  akurat,  dapat  menambahkan atribut  pada  perhitungan  metode clustering sesuai dengan  kriteria  warga  kurang  mampu  yang  layak menerima  bantuan,  seperti  tempat  tinggal  dan kesehatan .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Pranoto  Y.  A.,  Rokhman  M.  M.,  &  Wibowo  S. A.,  2018,  Aplikasi  Pemetaan  Berbasis  Website Untuk Pusat Kesehatan Masyarakat Di  Wilayah Kabupaten Malang, Jurnal MNEMONIC, Vol. 1, No. 1
[2] Jarori,  Danuri,  Fajri,  2016,  K-Means  Untuk Menentukan  Calon  Penerima  Beasiswa  Bidik Misi  di  Polbeng,  Jurnal  Inovtek  Polbeng-seri Informatika, Vol. 1, No. 1 25279866
[3] Salam  A.,  Adiatma  D.,  &  Zeniarja  J.,  2020, Implementasi Algoritma K-Means dalam Pengklasteran  untuk  Rekomendasi  Penerima Beasiswa PPA di UDINUS
[4] Sutejo D., Pranoto Y. A., & Zahro H. Z., 2020, Sistem  Informasi  Geografis  Pengelompokan Tingkat Kriminalitas Kota Malang Menggunakan Metode K-Means, Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika
[5] Waworuntu  M.  N.  V.,  &  Amin  M.  F.,  2018, Penerapan  Metode  K-Means  Pemetaan  Calon Penerima  Jamkesda,  Kumpulan  Jurnal  Ilmu Komputer, Vol. 5, No. 02 2406-7857
[6] Robi’in,  B.,  2008, Sistem  Informasi  Geografis Sumber  Daya  Alam  Indonesia  Berbasis  Web . Yogyakarta:  Jurnal  Informatika,  Vol  2,  No.  2, Juli 2008
[7] Hawi  F.  N.,  Ramdani  F.,  &  Rokhmawati  R.  I., 2018. Evaluasi Tampilan Antarmuka QGIS Dan ArcGIS Menggunakan Pendekatan User- Centered  Design  (UCD) ,  Jurnal  Pengembangan Teknologi  informasi  dan  ilmu  komputer,  Vol.2 No.9 2850-2857
[8] Prasetyo,  Eko.  (2014) Mengolah  Data  Menjadi Informasi  Menggunakan  Matlab .Yogyakarta: ANDI
[9] Sugianto,  Fariza,  A.,  2010.  Sistem  Informasi Geografis  untuk  Pemetaan  dan  Analisa  Daerah Pertanian di  Kabupaten Ponorogo. EEPIS Final Project
[10] Wulandari S., (2020). Clustering  Kecamatan Di Kota  Bandung  Berdasarkan  Indikator  Jumlah Penduduk  Dengan  Menggunakan  Algoritma  K- Means.  Jurnal  Seminar  Nasional  Riset  dan Teknologi (SEMNAS RISTEK).