## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2022 Vol. 4 N o .   4 Hal:  166-171 e-ISSN: 2714-8491

## Algoritma K-Means Clustering dalam Memprediksi Penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT) Dana Desa
Yosep Filki 1 
1 Sekolah Menengah Kejuruan Negeri 1 Lintau Buo,

## yosepfilki84@gmail.com

## Abstract
Taluk  Village,  Lintau  Buo  Subdistrict,  Tanah  Datar  Regency  is  one  of  the  villages  that  carries  out  the  distribution  of  the Village  Fund  Direct  Cash  Assistance  (BLT-DD)  program.  This  direct  cash  assistance  is  one  of  the  government  programs whose  funds  are  sourced  from  village  funds  whose  distribution  is  to  the  underprivileged  or  poor  in  order  to  overcome economic recovery for people affected by the pandemic. However, in the evaluation of its implementation in 2021 and 2022, many  problems  were  found  in  its  distribution,  especially  in  determining  this  assistance  to  the  recipient  community.  The problems that arise are caused by the occurrence in data processing that uses a direct determination system or mechanism in deliberation  by  the  village  government  to  determine  the  priority  community  as  recipients  of  the  many  who  propose  as applicants  to  the  nagari  government  to  get  this  assistance.  Besides  that,  there  are  also  problems  such  as  errors  in  recipient criteria  and  often  this  program  is  not  targeted  at  the  recipients.  The  K-Means  Clustering  method  is  very  precise  in implementing  this  BLT-DD  beneficiary  predictor,  because  this  method  is  one  of  the  methods  used  in  data  grouping  as  a reference in decision makers for clustering large amounts of data, and in the end it will cluster recipients based on 3 clusters, namely  worthy,  considered  and unworthy.  The  purpose of  this  study  was  to  predict  the  right  target  recipients  of  BLT-DD. The data processed is the data proposed by the recipients of the BLT-DD Taluk Village in 2022. Based on the results of data processing using PHP MYSQL Software, from a sample of 25 data, 11 data are produced which are included in cluster 1 with the status of the beneficiary being said to be feasible, 5 data that are classified as eligible. including cluster 2 with considered recipient status and as many as 9 data belonging to cluster 3 with unfit status. From the test results obtained an accuracy rate of 83.33 % so that it can be recommended to assist the government of the village guardian in making policies.
Keywords: Algorithm, Clustering, K-Means, Prediction and Direct Village Fund Cash Assistance.

## Abstrak
Nagari  Taluk  Kecamatan  Lintau  Buo  Kabupaten  Tanah  Datar  merupakan  salah  satu  nagari  yang  melaksanakan  penyaluran program  Bantuan  Langsung  Tunai  Dana  Desa  (BLT-DD).  Bantuan  langsung  tunai  ini  merupakan  salah  satu  program pemerintah  yang  dananya  bersumber  dari  dana  desa  yang  penyalurannya  kemasyarakat  kurang  mampu  atau  miskin  guna mengatasi pemulihan ekonomi bagi masyarakat yang terdampak pandemi. Namun dalam evaluasi pelaksanaannya pada tahun 2021  dan  2022  didalam  penyalurannya  banyak  ditemukan  masalah  terutama  didalam  penetapan  bantuan  ini  kepada masyarakat  penerima.  Masalah  yang  timbul  tersebut  disebabkan  karena  terjadinya  didalam  pengolahan  data  yang  memakai sistem atau mekanisme penentuan secara langsung dalam musyawarah oleh pemerintah nagari untuk menentukan masyarakat yang  perioritas  sebagai  penerima  dari  sekian  banyak  yang  mengusulkan  sebagai  pemohon  kepada  pemerintah  wali  nagari untuk  mendapatkan  bantuan  ini.  Disamping  itu  juga  terdapat  permasalahan  seperti  kesalahan  kriteria  penerima  dan    sering kali program ini tidak tepat sasaran pada penerimanya. Metode K-Means Clustering sangat tepat dalam menerapkan perediksi penerima bantuan BLT-DD ini, karena metode ini adalah salah satu metode yang dimanfaatkan dalam pengelompokan data sebagai  acuans  dalam  pengambil  keputusan  pengklastering  data  dalam  jumlah  yang  banyak,  dan  natinya  akan  mengklaster penerima  berdasarkan  3  cluster  yaitunya  layak,  dipertimbangkan  dan  tidak  layak.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah memperidiksi  penerima  BLT-DD  yang  tepat  sasarannya.  Data  yang  diolah  adalah  data  usulan  penerima  BLT-DD  nagari Taluk pada tahun 2022. Berdasarkan hasil dari pengolahan data  dengan menggunakan Software PHP MYSQL, dari sampel 25 data maka dihasilkan 11 data yang termasuk kedalam cluster 1 dengan status penerima bantuan dikatakan layak, 5 data yang  termasuk  cluster  2  dengan  status  penerima  dipertimbangkan  dan  sebanyak  9  data  yang  termasuk  ke  cluster  3  dengan status  tidak  layak.  Dari  hasil  pengujian  maka  diperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  83,33%  sehingga  sudah  dapat direkomendasikan untuk membantu pihak pemerintah wali nagari dalam mengambil kebijakan.
Kata kunci: Algoritma, Clustering, K-Means, Peridiksi dan Bantuan Langsung Tunai Dana Desa.
INFEB is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Kehidupan  manusia  yang  berawal  dari  kesederhanaan kini  telah  berubah  menjadi  kehidupan  yang  dapat dikategorikan  sangat  maju  [ 1 ].  Dengan  semakin berkembangnya zaman yang canggih dibidang teknologi  informasi  dan  komunikasi  pada  saat sekarang,  segala  sesuatu  dapat  dituntaskan  dengan cara-cara  yang  simpel.  Teknologi  informasi  dan komunikasi  merupakan    sesuatu  yang  sangat  berguna untuk  mempermudah  semua  bidang  kehidupan
manusia  [ 2 ].  Dunia  informasi  pada  saat  sekarang seakan  tidak  bisa  lepas  dari  teknologi.  Pemanfaatan teknologi  informasi  dan  komunikasi  bagi  masyarakat menjadikan dunia teknologi semakin canggih.
Knowledge  Discovery in Database (KDD) merupakan model  untuk  mendapatkan  pengetahuan  dari  database yang  ada,  pengetahuan  ini  dapat  berupa  keharusan pengambilan  keputusan.  Dengan  adanya  Penemuan pengetahuan  pada  database  mempunyai  proses  tahap demi tahap yang harus dikerjakan [ 3 ]. KDD  berkaitan dengan  teknik  integrasi  dan  penemuan  ilmiah, interpretasi  dan  visualisasi  dari  pola-pola  sekelompok kumpulan  data.  Data  mining  merupakan  bagian    dari tahapan proses KDD [ 4 ].
Salah  satu  metode  Clustering  adalah  Algoritma  K- Means  Clustering.  Metode  algoritma  K-Means clustering    merupakan  metode  klasifikasi  yang  cukup bagus  karena  tingkat  akurasi  yang  sangat  baik dibandingkan dengan metode lain. Algoritma K-Means merupakan algoritma clustering  yang  masuk ke dalam kelompok  Unsupervised  learning  yang  dipakai  untuk mengelompokan data kedalam beberapa bagian dengan sistem partisi [ 5 ]. Kesederhanaan K-means menyatakan bahwa algoritma sudah diadopsi dibanyak bidang. Ini terkemuka karena mampu dengan cepat dan efisien  dalam  mengelompokkan  sejumlah  data  yang besar, termasuk outlier [ 6 ].
Selama wabah Covid-19 berdampak kepada masyarakat secara global, masalah ini dapat mempengaruhi  dibidang  bagian  ekonomi  Indonesia dimana  banyaknya  masyarakat  mengalami  PHK  dan berdampak pada kondisi ekonomi keluarga, mempertinggi  potensi  masyarakat  miskin  [ 7 ].  Dalam mengantisipasi  hal  ini  tentunya  pemerintah  harus menurunkan  angka  penyebaran  Virus  Covid-19  dan peningkatan  masyarakat  miskin  di  Indonesia  dengan melaksanakan  kebijakan baru tentang pandemi Covid- 19  sebagai  program  jaminan  sosial,  salah  satunya bentuknya    adalah  Bantuan  Langsung  Tunai  Dana Desa atau disingkat dengan (BLT-DD).
Kebijakan  BLT-DD  merupakan  suatu  tindakan  dalam menanggulangi  kemiskinan  akibat  dampak  pandemi covid  19  dengan  memanfaatkan  anggaran  dana  desa [ 8 ]. Kebijakan  ini diatur oleh Peraturan Menteri Desa dan Pembangunan Daerah Tertinggal dan Transmigrasi (Permendes  PDTT)  Nomor  6  Tahun  2020  Tentang Perubahan pada Peraturan Menteri Desa, Pembangunan  Daerah  Terpelosok,  dan  Transmigrasi Nomor  11  Tahun  2019  Tentang  Prioritas  Penggunaan Dana  Desa  Tahun  2020,  merupakan  dasar  yuridis  dan implementatif  BLT-DD  kepada  penduduk  miskin  di desa.
Nagari  Taluk    yang  berada  di  Kecamatan  Lintau  Buo Kabupaten  Tanah  Datar    di  tahun  2022    merupakan salah  satu  nagari  sebagai  penerima  BLT-DD masyarakatnya    di  Kabupaten  Tanah  Datar.  BLT-DD di Nagari Taluk Kecamatan Lintau Buo diputuskan dan
ditetapkan  bersama  melalui  Musyawarah  Nagari sebagai  program  dari  BLT-DD  bagi  warga  yang terdampak  pandemi.  Namun,  hal  ini  seringkali  terjadi kendala  karena  banyaknya  data  calon  penerima  dan sulitnya  pengolahan  data  sehingga  menghabiskan waktu  yang lama  serta sering  menghasilkan  kesalahan dalam  mengambil  keputusan.  Pengelolaan  data  BLT- DD    di  Nagari  Taluk  masih  menggunakan    sistem manual,  yang  masih  belum  terbuka  sehingga  sering terjadi permasalahan seperti kesalahan kriteria penerima  bantuan  dan    tidak  tepat  sasaran  pada penerimanya.  Pengelolaan  data  dan  keputusan  yang kurang  transparan  menimbulkan  ketidak  seimbangan dan kecemburuan sosial di tengah masyarakat.
Dari  permasalahan  diatas,  maka  perlu  dilakukan klasterisasi untuk membantu Pemerintah Nagari Taluk dalam  pengelompokan  keluarga  penerima  BLT-DD. Data  Mining  untuk  mengklasifikasikan  penerima bantuan ini menggunakan metode K-Means Clustering dalam  pengelompokan  masyarakat  miskin  penerima bantuan  BLT-DD  ini.  Dimana  metode  K-Means Clustering bertujuan mengklasifikasikan data penerima bantuan  di  Nagari  Taluk  tergolong  menjadi  3  kelas yaitu  berhak,  dipertimbangkan  dan  tidak  berhak menerima BLT-DD.
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  telah  berhasil menerapkan algoritma  k-means dalam clustering  yaitu penelitian  “K-Means Clustering untuk untuk mengelompokkan  provinsi-provinsi  di  Indonesia  dari risiko pandemi COVID-19 berdasarkan data Coronavirus  Disease  2019”  [ 9 ].  Penelitian  oleh Chandra,  dimana  penelitian  ini  memakai  metode  “K- Means  Clustering  menskrining  balita  yang  mengalami gizi  buruk  menurut  provinsi”.  Data  yang  digunakan pada  penelitian  ini  bersumber  dari  BPS  [ 10 ],  serta penelitian  “Penerapan  Data  Mining  Mengcluster  Data Penduduk  Miskin  Menggunakan  Algoritma  K-Means di Dusun Bagik Endep Sukamulia Timur” [ 11 ].
Sesuai dengan uraian dilatar belakang diatas yang telah peneliti  jelaskan  maka  peneliti  tertarik  membuat penelitian  denagan  judul  “ Algoritma K-Means Clustering  dalam  Memprediksi  Penerima  Bantuan Langsung  Tunai  (BLT)  Dana  Desa” dengan  harapan penelitian  ini  nantinya  bisa  dijadikan  sebagai    sistem pendukung  keputusan  pemerintah  nagari  Taluk  dalam menentukan  calon  penerima  Bantuan  Langsung  Tunai Dana Desa (BLT-DD).

## 2. Metodologi Penelitian
Metode  penelitian  merupakan  tahapan  dasar  dalam kegiatan penelitian dengan prosesnya melalui beberapa langkah kerja seperti pada Gambar 1.
Gambar 1 . Kerangka Kerja Penelitian
2.1. Mengidentifikasi Masalah
Pada  kasus  ini,  peneliti  menemukan  masalah  tentang calon Penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT-DD) di nagari Taluk Kecamatan Lintau Buo Kabupaten Tanah Datar. Seperti yang dijelaskan dilatar belakang dimana permasalahannya  pihak  pemerintah  nagari  Taluk menemukan  kesulitan  dalam  menetukan  penerima BLT-DD yang tepat sasaran dan sesuai dengan kreteria yang ada di nagari.
2.2. Menganalisa Masalah
Tahapan  menganalisa  masalah  bertujuan  untuk  bisa lebih  mamahami  persoalan  yang  ada  sesuai  dengan batasan  dari  permasalahan  yang  sudah  ditentukan. Dimana  nantinya  ouput  dari  pengujian  ini  bisa menghasilkan keluaran yang akurat didalam mengambil keputusan nantinya
2.3. Tujuan Penelitian
Penelitian  harus  memiliki  tujuan  yang  jelas  supaya hasil dari penelitiannya bisa digunakan lagi oleh orang lain dibidang yang sama dengan penelitian ini. Dimana dengan  adanya  penelitian  ini  maka  diharapkan  dapat mengatasi  permasalahan  dalam  penentuan  penerima Bantuan  langsung  Tunai  Dana  Desa  (BLT-DD)  di Nagari Taluk Kecamatan Lintau Buo Kabupaten Tanah Datar.
2.4. Mempelajari literatur yang dipakai
Pada  tahap  mempelajari  literature  di  penelitian  ini, literatur  yang  dipakai  adalah  berupa  artikel  dan  paper penelitian  terdahulu  serta  dari  buku  teks  yang berhubungan  dengan  metode  K-Means  Clustering sebagai pendukung.
2.5. Mengumpulkan Data
Tahapan  mengumpulkan  data  ini  didapatkan  dari kantor  wali  nagari  Taluk  sesuai  dengan  data  yang dibutuhkan dalam penelitian. Adapun beberapa metode dalam  pengumpulan  data  yang  dilakukan  peneliti adalah sebagai berikut:
a. Observasi
Melakukan  pengumpulan  data  dengan  melakukan pengamatan  langsung  ke  Nagari  Taluk,  guna
mengetahui permasalahan yang ada dengan jelas. Data yang  dikumpulkan  merupakan  data  penerima  Bantuan Langsung Tunai Dana Desa (BLT-DD) Nagari Taluk.
b. Wawancara
Peneliti melakukan wawancara dengan wali nagari dan staf  bidang  sosial  serta  beberapa  orang  masyarakat nagari  Taluk.  Peneliti  melakukan  wawancara  tentang kriteria  dan  tata  cara  penentuan  tingkat  analisis penerima  Bantuan  Langsung  Tunai  Dana  Desa  (BLT- DD) di nagari Taluk.
c. Studi Pustaka
Beberapa  studi  pustaka  didapatkan  dari  berbagai sumber,  seperti  artikel  penelitian  terdahulu  yang membahas metode yang dibahas.
2.6. Mengolah Data dengan Algoritma K-Means
Berdasarkan  data  yang  telah  didapatkan  pada  saat pengumpulan  data,  kemudian  akan  dilakukan  tahapan pengolahan  data  dan  diterapkan  dalam  algoritma  K- Means Clustering.

## 2.7. Menginstalasi Software PHP
Instlasi  software  bertujuan  untuk  menguji  hasil  dari data  yang  telah  diolah  manual  dengan  menggunakan metode  algoritma  k-means.  Apakah  data  yang dihasilkan  sebelumnya  dengan  data  yang  akan  diolah dengan  menggunakan  software  PHP  MYSQL  dengan memiliki hasil tidak berbeda atau sama.
2.8.  Mengimplementasikan  algoritma  k-means  dengan menggunakan software PHP MYSQL
Setelah  pengolahan  data  selesai  diperoleh  dan dianalisa,  maka  data  tersebut  dilakukan  pengujian dengan  dengan  menggunakan  bantuan  PHP  MYSQL dengan  menerapkan  proses  dan    langkah-langkah algoritma k-means. Sehingga dapat menghasilkan hasil yang  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Hasilnya  ini nantinya  dapat  membantu  staf  wali  nagari  Taluk Kecamatan Lintau Buo Kabupaten Tanah Datar dalam menentukan  penerima  Bantuan  Langsung  Tunai  Dana Desa (BLT-DD).
2.9. Menguji Hasil
Langkah Berikutnya adalah melakukan pengujian hasil dengan  menggunakan  algoritma  k-means  bertujuan untuk    mengetahui  tingkat  akurasi  sistem  yang dihasilkan.  Adapun  beberapa  langkah  yang  dilakukan dalam melakukan pengujian sistem adalah:
a. Menguji  hasil  denagan  menggunakan  metode algoritma k-means clustering.
b. Menguji  hasil  dengan  menggunakan  metode algoritma  k-means  clustering  dengan  bantual aolikasi PHP MYSQL.
2.10. Melakukan Analisa Hasil Pengujian
Melakukan analisa hasil yang telah diperoleh dari data yang  telah  diolah  dengan  menggunakan  algoritma kmeans  berdasarkan  permasalahan  yang  terjadi  di Kecamatan Tiumang.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  pembahasan  pada  bab-bab  sebelumnya maka  dapat  dibentuk  sebuah  bagan  alir  dari  sistem yang  akan  dirancang  seperti  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2 . Bagan Alir Analisa dan Perancangan
3.1. Mempersiapkan Data
Data  untuk  penerima  BLT-DD  yang  digunakan  dalam penelitian  ini    adalah  data  nama  calon  penerima bantuan, Jenis pekerjaan, jumlah tanggungan keluarga, dan  kondisi rumah saat sekarang. Data calon penerima dan  kriterianya  dapat  dilihat  pada  Tabel  1,  Tabel  2, Tabel 3, Tabel 4, dan Tabel 5.

## Tabel  1. Tabel  Hasil Konversi Pekerjaan (PKJ)
Pekerjaan Bobot Petani 1 Mengurus Rumah Tangga 2 Pedagang 3 Wiraswasta 4 Tabel 2. Tabel  Hasil Konversi Jumlah Tanggungan (JTK) Jumlah Tanggungan Bobot 7 Orang – 8 Orang 1 5 Orang – 6 Orang 2 3 Orang – 4 Orang 3 1 Orang – 2 Orang 4 0 Orang 5 Tabel 3. Tabel  Hasil Konversi Penghasilan (PHS) Jumlah Tanggungan Bobot < 700.000 1 700.000 – 1000.000 2 1.100.000 - 2.000.000 3 2.100.000 - 3.000.000 4 > 3.000.000 5 Tabel 4. Tabel  Hasil Konversi Kondisi Rumah (KRM) Jumlah Tanggungan Bobot Permanen 1 Semi Permanen 2 Tidak Layak Huni 3
Selanjutnya  data  dikonversi  terhadap  Nama  Kriteria untuk  menghilangkan bias. PJK untuk Jenis Pekerjaan calon  penerima,  JTG  untuk  Jumlah  Tanggungan Keluarga  ,  PHS  untuk  Penghasilan,  dan    KRM  untuk Kondisi  Rumah  saat  sekarang.  Hasil  dari  inisialisasi setelah dikonversi seperti pada Tabel 5.
Tabel  5. Tabel  Calon penerima setelah Dikonversi
No Nama PKJ JTK PHS KRM 1 Ariswan 3 4 4 3 2 Ibrahim 5 3 4 3 3 Faizal 1 3 3 3 4 Ali Anwar 1 4 3 3 5 Nurbaiti 2 5 2 2 6 Edi Candra 1 3 3 3 7 Rasida 2 5 1 2 8 Nurjaya 2 4 2 3 9 Kamirudin 1 4 3 2 10 Nurani 2 5 1 3 11 Ron Gusdian 1 2 3 1 12 Zulnasmi 1 3 3 2 13 Erdison 1 4 3 3 14 Safrinur 1 3 3 1 15 Helmansyah 1 3 3 2 16 Doni Tamiza 5 2 4 3 17 Firdaus 5 3 5 3 18 Asmanidar 2 5 2 1 19 Amsawir 1 3 3 3 20 Riswanto 4 3 4 3 21 Rizal Amroni 4 4 3 2 22 Jalius 3 3 4 3 23 Sayuti 1 4 3 3 24 Ade Hermawan 3 3 4 3 25 Liswan efendi 5 3 5 3 3.2. Melakukan Perhitungan dengan metode K-Means
Tahapan dalam penentuan clustering dengan menggunakan metode k-means adalah sebagai berikut:
a. Memilih  secara  acak  k  buah  data  sebagai  pusat pengelompokan (cluster).
Proses menghitung jarak semua data ke setiap titik pusat  dengan  memakai  teori  jarak Euclidean dengan Rumus (1).
2 ) ( ... 2 2 ( 2 ) 1 1 ( ) , ( Xxj Xxi j X i X j X i X j i D        (1)
Dimana  D  (i,j)  adalah  jarak  data  ke  i  ke  pusat cluster j, Xki yaitu data ke i pada atribut data ke k, dan Xkj merupakan titik pusat ke j pada atribut ke k
b. Penempatan  data  dalam  cluster  yang  terdekat, dengan cara dihitung dari tengah cluster.
c. Penentuan  pusat  dari  cluster  baru  yaitu  apabila semua  data  sudah  ditetapkan  dalam  cluster terdekat.  Maka  Rumus  untuk  penghitungan  titik pusat cluster baru menggunakan Rumus (2).
   n i X v ........, 3 . 2 ,1 : 1 (2)
Dimana  v  adalah  centroid  pada  cluster,  Xi merupakan  objek  ke  i,  dan  n  merupakan banyaknya  objek  yang  menjadi  anggota  dari cluster tersebut.
d. Penentuan  center  (pusat)  cluster  serta  untuk memposisikan  data  dalam  sebuah  cluster  yang dilakukan  secara  berulang  hingga  nilai  centroid tidak  berubah  lagi.  Penempatan  data  dalam cluster yang terdekat, dengan cara dihitung mulai tengah cluster.
Tahapan  selanjutnya  dilakukan  perhitungan  dengan Metode  K-Means  Clustering  sesuai  dengan  data  calon penerima  BLT-DD  nagari  Taluk  yang  ada  pada  Tabel 6.  Kemudian  baru  dlakukan  proses  perhitungan menggunakan Metode k-means clustering. Menentukan  k  centroid  awal  pada  penelitian  ini diambil  datanya  secara  acak.  Penentuan  untuk  pusat centroid    K01dan  untuk  K02  dan  untuk  K03  yang disajikan pada Tebel 6.
Tabel 6. Tabel  Hasil Antara Jarak dengan Centroid
No Nama C1 C2 C3 1 Ariswan 2,4495     2.4495 1.7321 2 Ibrahim 4,3589 4,1231 1,4142 3 Faizal 1,4142 2,4495 3,0000 4 Ali Anwar 1,0000 1,7321 3,1623 5 Nurbaiti 1.7321 1,0000 3.1623 6 Edi Candra 1,4142 2.4495 3.0000 7 Rasida 2,4495 1,4142 3,6058 8 Nurjaya 1,7321 1,0000 2,4495 9 Kamirudin 0,0000 2,0000 3,3166 10 Nurani 2,6458 1,0000 3,4641 11 Ron Gusdi 2,2361 3,8730 3,7417 12 Zulnasmi 1,0000 2,6458 3,1623 13 Erdison 1,0000 1.7321 3.1623 14 Safrinur 1,4142 3.1623 3,6056 15 Helmansya 1,0000 2,6458 3,1623 16 Doni Tamiz 4,6904 4,6904 1,7321 17 Firdaus 4,6904 4,6904 2,2361 18 Asmanidar 2,0000 2,0000 3,6056 19 Amsawir 1,4142 2,4495 3,0000 20 Riswanto 3,4641 3,4641 1,0000 21 Rizal Amroni 3,0000 2,6458 1,4142 22 Jalius 2,4495 2,4495 1,0000 23 Sayuti 1,0000 1,7321 3,1623 24 Ade Hermawan 2,6458 3,0000 1,4142 25 Liswan efendi 4,6904 4,6904 2,2361
Proses iterasi-2 ini akan dilakukan perhitungan dengan centroidnya  yang  tidak  lagi  berdasarkan  sampel  akan tetapi  dari  centroid  baru.  Hasil  proses  iterasi-2 disajikan pada Tabel 7.
Tabel  7. Tabel  Hasil Antara Jarak Dengan Centroid Iterasi 2
No Nama C1 C2 C3 1 Ariswan 2,,4315     2.8492 1,6049 2 Ibrahim 4,1125 4,3341 0,7032 3 Faizal 0,6188 2,6047 3,4769 4 Ali Anwar 1,0340 2,0293 3,5879 5 Nurbaiti 2,2946 0,7862 3.6992 6 Edi Candra 0,6188 2.6047 3.4769 7 Rasida 2,8475 0,7862 4,3225 8 Nurjaya 1,6600 1,0574 3,1975 9 Kamirudin 0,9448 2,0700 3,6808 10 Nurani 2,8783 0,6719 4,2436 11 Ron Gusdi 1,8286 3,7128 4,0813 12 Zulnasmi 0,4544 2,6365 3,5728 13 Erdison 1,0340 2,0293 3,5879 14 Safrinur 1,4248 3,0196 3,9294 15 Helmansya 0,4544 2,6365 3,5728 16 Doni Tamiz 4,2692 4,8427 1,3080 17 Firdaus 4,4799 4,9784 1,2225 18 Asmanidar 2,6625 1,6687 4,0447 19 Amsawir 0,6188 2,6047 3,4769 20 Riswanto 3,1732 3,7128 0,3784 21 Rizal Amroni 3,0696 2,6990 1,6133 22 Jalius 2,0172 2,6047 1,6709 23 Sayuti 1,0340 2,0293 3,5879 24 Ade Hermawan 2,2861 3,2840 1,3386 25 Liswan efendi 4,4799 4,9784 1,2225
Hasil  dari  Pengelompokkan  pada  iterasi  ke-2  tidak ditemukan  data  yang  berubah  maka  perhitungan dihentikan. Dari hasil iterasi-1 sampai dengan iterasi-2, maka dapat diambil kesimpulan, yaitu:
a. Untuk  cluster  1  dengan  status  layak  ada  11  orang yang untuk menerima BLT-DD
b. Untuk  cluster  2  didapatkan  5  orang  yang  di pertimbangkan untuk menerima BLT-DD
c. Untuk  cluster  3  dengan  status  tidak  layak    ada  5 orang untuk menerima BLT-DD.
Hasil dari pengujian yang dilakukan dapat dilihat yang tergolong  ke  cluster  1  sebagai  layak  dan  cluster  2 sebagai  dipertimbangkan  dan  cluster  3  sebagai  yang tidak layak seperti yang disajikan pada Tabel 8.
Tabel  8. Tabel  Hasil Pengujian No Nama Cluster Keterangan 1 Ariswan C3 Tidak Layak 2 Ibrahim C3 Tidak Layak 3 Faizal C1 Layak 4 Ali Anwar C1 Layak 5 Nurbaiti C2 Dipertimbangkan 6 Edi Candra C1 Layak 7 Rasida C2 Dipertimbangkan 8 Nurjaya C2 Dipertimbangkan 9 Kamirudin C1 Layak 10 Nurani C2 Dipertimbangkan 11 Ron Gusdian C1 Layak 12 Zulnasmi C1 Layak 13 Erdison C1 Layak 14 Safrinur C1 Layak 15 Helmansyah C1 Layak 16 Doni Tamiza C3 Tidak Layak 17 Firdaus C3 Tidak Layak 18 Asmanidar C2 Dipertimbangkan 19 Amsawir C1 Layak 20 Riswanto C3 Tidak Layak 21 Rizal Amroni C3 Tidak Layak 22 Jalius C3 Tidak Layak 23 Sayuti C1 Layak 24 Ade Hermawan C3 Tidak Layak 25 Liswan efendi C3 Tidak Layak
Berdasarkan hasil dari Tabel 8 diatas maka terdapat 11 kepala  keluarga  yang  benar  layak  untuk  mendapatkan Bantuan  Langsung  Tunai  Dana  Desa  (BLT-DD) Nagari  Taluk    dengan  tingkat  persentasi  30%  dari keseluruhan  data  yang  diolah.  Kepala  keluarga  yang layak tersebut adalah atas nama Faizal, Ali Anwar, Edi Candra,  kamirudin,  Ron  Gusdian,  Zulnasmi,  Erdison, Safrinur, Helmansyah, Amsawir, dan Sayuti.

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  sangat  tepat  dan  dapat  dijadikan  solusi dalam  menentukan calon penerima Bantuan  Langsung Tunai  Dana  Desa  (BLT-DD).  Sehingga  benar  tepat sasarannya  tersalurkan  kepada  keluarga  yang  berhak menerimanya. Disamping itu penelitian ini memudahkan dan  menjadi rekomendasi dalam akurasi dan  kecepatan  didalam    pengolahan  data.  Saran  untuk para  peneliti  selanjutnya  dalam  membuat  sistem pengambilan  keputusan  berikutnya  didalam  penentuan penerima BLT-DD agar  menggunakan algoritma  yang
berbeda  atau  melakukan  secara  kombinasi  untuk mengetahui outputnya  apakah terdapat perbedaan atau sama guna mendapatkan hasil yang lebih baik.
Daftar Rujukan [APA Style]
[1] Lestari,  D.,  Contessa,  E.,  &  Rhamadhaniati,  R.  U.  (2022). Sosialisasi  Dampak  Handphone  Terhadap  Perkembangan Karakter  Anak.  Wahana  Dedikasi: Jurnal  PkM  Ilmu Kependidikan,5(1). http://dx.doi.org/10.31851/dedikasi.v5i2.7816
[2] Roziqin,  M.  K.,  Zulfah,  M.  A.,  Laili,  A.  N.,  Maulana,  A.,  & Mayangsari,  E.  D.  (2022).  Pemanfaatan  Alat  Pengukur  Tinggi dan  Berat  Badan  Digital  dalam  Menyukseskan  Program Imunisasi  di  Posyandu  Desa  Kedunglosari. Jumat  Informatika: Jurnal Pengabdian Masyarakat, 3(2), 54-59 .:
https://doi.org/10.32764/abdimas_if.v3i2.2503
[3] Dwitri,  N.,  Tampubolon,  J.  A.,  Prayoga,  S.,  Zer,  F.  I.  R.,  & Hartama,  D.  (2020).  Penerapan  algoritma  K-Means  dalam menentukan  tingkat  penyebaran  pandemi  COVID-19  di Indonesia. JurTI  (Jurnal  Teknologi  Informasi),  4(1),  128-132 . https://doi.org/10.36294/jurti.v4i1.12666
[4] Kurniawan, R. A., Hasibuan, M. S., Piramida, P., & Ramadhan, R.  S.  (2022).  Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk  Clustering Tempat Makan Di  Batubara. Jurnal CoSIE, 10-18 .: https://doi.org/10.55537/cosie.v1i1.27
[5] Dwitri,  N.,  Tampubolon,  J.  A.,  Prayoga,  S.,  Zer,  F.  I.  R.,  & Hartama,  D.  (2020).  Penerapan  algoritma  K-Means  dalam menentukan  tingkat  penyebaran  pandemi  COVID-19  di Indonesia. JurTI  (Jurnal  Teknologi  Informasi),  4(1),  128-132 . https://doi.org/10.36294/jurti.v4i1.12666
[6] Batubara,  D.  N.,  &  Windarto,  A.  P.  (2019).  Analisa  Klasifikasi Data Mining Pada Tingkat Kepuasan Pengunjung Taman Hewan Pematang  Siantar  Dengan  Algoritma. KOMIK  (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), 3(1).
http://dx.doi.org/10.30865/komik.v3i1.1664
[7] Nurhaida,  K.,  Maulana,  B.  I.,  Maesaroh,  I.,  &  Sulaeman,  E.
(2022). ANALISIS DAMPAK COVID-19 DALAM
KOMPENTENSI  KETENAGAKERJAAN.  Publik: Jurnal Manajemen  Sumber  Daya  Manusia,  Administrasi  dan Pelayanan Publik, 9(3), 392-400 .
https://doi.org/10.37606/publik.v9i3.323
[8] Apriani,  F.,  &  Juleha,  T.  (2021).  The  Effectiveness  of  the Implementation of the Policy of Direct Cash Assistance–Village Funds  for  the  Community  in  Anggana  District,  Kutai Kartanegara  Regency. Budapest  International  Research  and Critics  Institute  (BIRCI-Journal):  Humanities  and  Social Sciences, 4 . https://doi.org/10.33258/birci.v4i4.3439
[9] Abdullah, D., Susilo, S., Ahmar, A. S., Rusli, R., & Hidayat, R. (2021).  The  application  of  K-means  clustering  for  province clustering  in  Indonesia  of  the  risk  of  the  COVID-19  pandemic based  on  COVID-19  data. Quality  &  Quantity,  1-9 .: https://doi.org/10.1007/s11135-021-01176-w
[10] Chandra,  M.  D.,  Irawan,  E.,  Saragih,  I.  S.,  Windarto,  A.  P.,  & Suhendro,  D.  (2021).  Penerapan  Algoritma  K-Means  dalam Mengelompokkan  Balita  yang  Mengalami  Gizi  Buruk  Menurut Provinsi.  BIOS: Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Rekayasa Komputer, 2(1), 30-38 . https://doi.org/10.37148/bios.v2i1.19
[11] Yuliani,  R.  (2021).  Penerapan  Data  Mining  untuk  Mengcluster Data  Penduduk  Miskin  Menggunakan  Algoritma  K-Means  di Dusun  Bagik  Endep  Sukamulia  Timur.  Infotek: Jurnal Informatika dan Teknologi, 4(1), 39-50 .: https://doi.org/10.29408/jit.v4i1.2986