## MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal
MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902
Desember 2022

## Pengelompokan Status Ekonomi Keluarga Desa Tanjungsari menggunakan Metode K-Means Clustering

## FIQRI FAKHRUL GUNAWAN, FAJRI RAKHMAT UMBARA, FATAN KASYIDI
Fakultas Sains dan Informatika Universitas Jenderal Achmad Yani, Cimahi, Indonesia
Email: fiqrifakhrulg18@if.unjani.ac.id
Received 26 Agustus 2022 | Revised 2 November 2022 | Accepted 24 Desember 2022

## ABSTRAK
Pada  tahun  2020  hingga  sampai  saat  ini  tahun  2022  telah  terjadi  fenomena pandemi yang menyebabkan penuruan ekonomi yang cukup signifikan sehingga perubahan ekonomi masyarakat berubah, pengelompokan data harus dilakukan dengan  teknik  yang  baik  karena  akan  berpengaruh  terhadap  hasil  akhir pengelompokan.  Sehingga  penelitan  ini  dilakukan  untuk  menginterpretasi kelompok yang terbentuk dari implementasi k-means clustering menggunakan 3 teknik  similarity  yaitu  Euclidean,  Manhattan  dan  Minkowski  Distances  yang memiliki nilai kemurnian tinggi berdasarkan nilai dari silhouette coefficient serta nilai  cluster  yang  ditentukan  pada  penelitian  ini  menggunakan  Teknik  elbow method. Penelitian ini menghasilkan 5 claster yang dihasilkan dari elbow method. Dengan  menghasilkan  nilai  silhoutte  coeficient  dari  euclidean  0.059,  manhattan 0.0946, dan minkowski 0.059.
Kata  kunci:  status  ekonomi,  data  mining,  K-mean  Clustering,  silhouette coefficient, Euclidean Distance, Manhattan Distance, Minkowski Distance

## ABSTRACT
In 2020 until now in 2022 there has been a pandemic phenomenon which has caused a significant economic decline so that changes in the community's economy have changed, data grouping must be done with good technique because it will affect the final result of the grouping. So this research was conducted to interpret the  groups  formed  from  the  implementation  of  k-means  clustering  using  3 similarity techniques namely Euclidean, Manhattan and Minkowski Distances which have a high purity value based on the value of the silhouette coefficient and the cluster values determined in this study using the elbow method technique. This study  produced  5  clusters  resulting  from  the  elbow  method.  By  producing  a silhoutte coeficient value of euclidean 0.059, manhattan 0.0946, and minkowski 0.059.
Keywords:  economic  status,  data  mining,  K-mean  Clustering,  silhouette coefficient, Euclidean Distance, Manhattan Distance, Minkowski Distance

## 1. PENDAHULUAN
Pada tahun 2020 hingga sampai saat ini tahun 2022 telah terjadi fenomena pandemi yang menyebabkan  penuruan  ekonomi  yang  cukup  signifikan  sehingga  perubahan  ekonomi masyarakat berzubah. Bapak Muhadjir Effendy yang saat ini menjabat sebagai Menko PMK mengatakan,  banyak  masyarakat  yang  status  ekonominya  disebut  rendah  tetapi  tidak menerima  bantuan  dari pemerintah  atau  distribusi tidak  merata.  Padahal  mereka harusnya mendapatkan bantuan tersebut (Novrizaldi, 2021).
Pada  suatu  penelitian  terdahulu  (Edison et  al.,  2021)  penelitian  ini  menghasilkan klasterisasi status ekonomi penduduk dengan menghasilkan 3 klaster yaitu tunggi, sedang, dan rendah. Dengan menggunkan atribut penghasilan, pengeluaran, dan jumlah tanggungan. pada  penelitian  tersebut  menentukan  klasternya  3  secara  langsung,  tetapi  pada  konsep clustering menggunkan k means clustering belum tentu cluster tersebut merupakan cluster terbaik. Pada penelitian lain yang berjudul “Analisis Silhouette Coefficient pada 6 Perhitungan Jarak  K-Means  Clustering”  menghasilkan  dari Euclidean  distance,  Manhattan  distance,  dan Minkowski  distance  yang  di  evaluasi  menggunakan  silhouette  coefficient  menghasilkan Euclidean Distance  menghasikan  nilai  0,51,  Manhattan  distance  menghasilkan  0,516,  dan minkowski distance menghasilkan 0,52. Dengan menggunakan data dengan kasus disparitas kebutuhan guru (Hidayati et al., 2021). Pada penelitian yang lain mengenai perbandingan performa  antara Euclidean  distance,  Manhattan  distance,  dan  Minkowski  distance menghasilkan Minkowski  Distance  dengan  nilai  16.3418,  Euclidean  Distance  18.3532,  dan Manhattan Distance 29.4712. dengan kasus pengelompokan tingkat kejahatan pada kejahatan tinggi, sedang, dan rendah di wilayah Bontang (Haviluddin et al., 2020). Maka dari itu pada penelitian ini akan menggunakan 3 teknik perhitungan jaraknya yaitu Euclidean, Manhattan and Minkowski Distances terhadap kasus status ekonomi keluarga.
Dalam  beberapa  penelitian  yang  menggunakan  K-means  pada  penjelasan  diatas,  ditarik kesimpulan bahwa penggunaan methode k means clustering dalam penentuan nilai k atau nilai cluster  yang  dipilih  tidak  bisa  sembarangan  karena  nilai  cluster  tersebut  belum  tentu merupakan cluster terbaik dari data yang ada maka terdapat metode elbow yang berfungsi untuk  menentukan  nilai  klaster  terbaik  dalam  methode  k-means  clustering.  Pada  k-means clustering  juga  terdapat  beberapa  Teknik  similarity  yang  merupakan  tekhnik  penentuan distance pada k-means yang hasil dari pengelompokannya dapat di evaluasi menggunakan silhouette coefficient sehingga nilai cluster terbaiknya dapat di lihat dari score yang dihasilkan. Berdasarkan  pembahasan  di  paragrap  sebelumnya,  maka  dalam  penelitian  ini  melakukan pengelompokan  status  ekonomi  keluarga  di  desa  tanjungsari  menggunakan  Kmeans Clustering. Dalam pengerjaannya menggunakan 3 teknik similarity yaitu Euclidean, Manhattan and  Minkowski  Distances  terhadap  status  ekonomi  keluarga.  Serta  dalam  penentuan  nilai clusternya pada penelitian ini menggunakan elbow method untuk penentuan nilai clusternya agar penentuan nilai cluster tersebut merupakan jumlah cluster terbaik. Untuk mengevaluasi hasil  cluster  yang  dilakukan  maka  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode silhouette coefficient yang menghasilkan nilai sillhoutte dari setiap cluster yang dilakukan.

## 2. METODE PENELITIAN
Selanjutnya  langkah-langkah  yang  akan  dilakukan  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 1 dibawah ini.

## Gambar 1. Alur Metode Penelitian

## 2.1. Pengumpulan Data
Pada penelitian  ini  menggunakan  data  yang  diambil  dari  kantor  desa  Tanjungsari.  Data tersebut merupakan data yang diambil langsung dari warga melalui petugas desa atau melalui program  SDGs  desa  dimana  SDGs  Desa  merupakan  Langkah  awal  untuk  pembangunan berkelanjutan yang merupakan program paling utama penggunaan Dana Desa Tahun 2021. Data yang diambil merupakan data masing-masing rumah tangga di Desa Tanjungsari yang terdiri dari 1200 record data.

## 2.2. Data Selection
Data  Selection  adalah  proses  untuk  memilih  atau  menseleksi  data  dari  sumber  data  yang sesuai  dengan  tujuan  dari  penelitian  atau  hanya  mengambil  data  data  yang dibutuhkan(Mardi, 2017). Data yang dipilih dalam penelitian ini memiliki atribut data sebagai berikut :
Tabel 1. Tabel Desktipsi Data No. 1 Nama Atribut 2 Keterangan 3 1. Nama Kepala Keluarga Merupakan merupakan nama dari kepala keluarga yang menjadi narasumber dalam data yang digunakan. 2. RT Merupakan alamat Rukun Tetangga(RT) dari rumah tangga tersebut. 3. RW Merupakan alamat Rukun Warga(RW) dari rumah tangga tersebut
No. 1 Nama Atribut 2
Keterangan
3 4. Tempat Tinggal yang Ditempati Merupakan status tempat tinggal rumah tangga tersebut yang di tempati 5. Status lahan tempat tinggal yang ditempati Merupakan status lahan dari tempat tinggal yang di tempati oleh rumah tangga 6. Luas Lantai Merupakan luas dari rumah yang di tempati yang memiliki satuan meter persegi ( 𝑚 2 ) 7. Luas Lahan Merupakan luas dari Lahan yang di tempati yang memiliki satuan meter persegi ( 𝑚 2 ) 8. Jenis Lantai tempat tinggal terluas Merupakan jenis lantai dari tempat tinggal yang di tempati 9. Dinding sebagian besar rumah Merupakan jenis dinding rumah yang ditempati 10. Jendela Merupakan status jendela yang ada di rumah yang ditempati 11. Atap Merupakan jenis atap yang digunakan pada tempat tinggal yang ditempati 12. Penerangan Merupakan jenis penerangan rumah yang digunakan pada tempat tinggal 13. Energi Untuk Memasak Merupakan jenis energi untuk memasak 14. Fasilitas MCK Merupakan kondisi MCK yang ada di rumah tangga tersebut 15. Sumber Air Mandi Merupakan sumber air bersih yang digunakan untuk mandi 16. Tempat Buang air besar Merupakan status tempat i buang air besar yang ada di rumah i tangga tersebut
17.  Sumber i air minum terbanyak Merupakan sumber air i minum terbanyak yang ada di rumah i tangga 18. Penghasilan Merupakan penghasilan dari kepala rumah tangga dari keluarga tersebut

## 2.3. Preprocesing Data
Tahapan pre-processing adalah proses mengubah data mentah menjadi format yang dapat dipahami. Tahapan ini merupakan langkah yang penting dalam melakukan data mining, karena data mining tidak dapat dilakukan apabila data yang ada masih merupakan data yang mentah. Ada beberapa proses yang dilakukan pada tahap pre-processing diantaranya:

## a. Data Cleaning
Data i Cleaning atau pembersihan data merupakan tahap i awal dalam melakukan proses data mining (Mardi, 2017). Dalam proses pembersihan data ini bisa dilakukan untuk menghapus data yang kosong atau missing value.

## 2.4. Transformasi Data
Data Transformation yaitu tahapan yang digunakan untuk mengubah bentuk data yang belum dilakukan apa-apa menjadi data numerik untuk algoritma K-Means Clustering. Perubahan data yang dilakukan menyesuaikan dengan penelitian sebelumnya yang menggubakan data yang hampir sama (Taruna & Setiadi, 2020). penentuan angka pada transformasi yang dilakukan berdasarkan tingkat harga beli dari suatu atribut contohnya Diding Sebagian besar rumah data “Semen/beton/kayu berkualitas tinggi” di beri nilai 1 dan “Kayu berkualitas rendah/bamboo” diberi  nilai  1  karena  harga  beli  dari  semen/beton/kayu  berkualitas  tinggi  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  Kayu  berkualitas  rendah/bamboo.  Berikut  perubahan  data  yang dilakukan :

## Tabel 2. Tabel Tranformasi
NO 1 Inisialisasi 2 Atribut 3 Keterangan 4 Nilai 5 1 Q1 Luas Lantai yang Ditempati (tidak Berubah) 2 Q2 Luas Lahan yang Ditempati (tidak Berubah) 3 Q3 Tempat Tinggal yang ditempati i m Milik Sendiri 6 k Kontrak/Sewa 5 b Bebas Sewa 4 d Dipinjam 3 d Dinas 2 Lainnya d 1 4 Q4 Status Tempat Tinggal Yang Ditempati d Milik Sendiri d 4 Milik Orang Lain d 3 Tanah Negara d 2 Lainnya d 1 5 Q5 Jenis Tempat Tinggal Terluas Marmer/granit d 8 Keramik d 7 Parket/vinil/permadani d 6 Ubin/tegel/teraso d 5
NO 1 Inisialisasi 2 Atribut 3 Keterangan 4 Nilai 5 Kayu/papan kualitas tinggi d 4 Semen/bata merah d 3 Bambu 2 Kayu/papan kualitas rendah 1 6 Q6 Dinding Sebagian besar rumah Semen/beton/kayu d berkualitas tinggi 2 Kayu d berkualitas rendah/bamboo 1 7 Q7 Jendela Ada, d Berfungsi 3 Ada, Tidak d berfungsi 2 Tidak ada 1 8 Q8 Atap Genteng d 3 Kayu/Jerami d 2 Lainnya d 1 9 Q9 Penerangan Rumah Listrik PLN d 5 Listrik non PLN d 4 Lampu minyak/lilin d 3 Sumber penerangan lainnya d 2 Tidak ada d 1 10 Q10 Energi untuk memasak Gas kota/LPG/biogas d 3 Minyak tanah/batu bara 2 Kayu bakar 1 11 Q11 Fasilitas MCK Sendiri 4 Berkelompok/tetangga 3 MCK d Umum 2 Tidak ada 1 12 Q12 Sumber air a mandi terbanyak Ledeng/perpipaan berbayar/air isi ulang/kemasan 5 Perpipaan 4 Mata air/ sumur 3 Sungai, danau, embung 2 Tadah air hujan 1 13 Q13 Fasilitas buang air besar Jamban Sendiri 3
NO 1 Inisialisasi 2 Atribut 3 Keterangan 4 Nilai 5 Jamban bersama/tetangga 2 Jamban umum 1 14 Q14 Sumber air a minum terbanyak Ledeng/perpipaan a berbayar/air isi ulang/kemasan 4 Mata air/perpipaan/sumur 3 Sungai, danau, embung 2 Tadah air hujan 1 15 Q15 Penghasilan (Tidak Berubah)
Tahapan  berikutnya  melakukan  normalisasi  data  pada  setiap  data  dengan i menggunakan teknik data scaling i yaitu min-max normalization.
Tabel 3. Normalisasi min-max Normalization
No 1 Nama Kepala Keluarga 2 Q1 3 Q2 4 Q3 5 Q4 6 … Q15 17 1 Imas Sumartin 0.190 0.087 1 1 … 0.064 2 Komar Suheherman 0.190 0.087 1 1 … 0.064 3 Shinta Ramyani Suherman 0.133 0.057 1 1 … 0.081 4 Rahmat Saepudin 0.133 0.067 1 1 … 0.064 5 Ade Kausar Arifin 0.133 0.047 1 1 … 0.064 6 Iwan Darmawan 0.133 0.047 1 1 … 0.039 7 Kunaefi Rahmat 0.077 0.047 1 1 … 0.047 8 Adang Bahtiar 0.133 0.047 0.8 0.6666 67 … 0.097 9 Deni Suryadi 0.133 0.082 1 1 … 0.064 10 Edi 0.073 0.027 1 1 … 0.632 … … … … … … … … 1197 Endang S 0.062 0.037 1 0.334 … 0.037

## 2.5. Proses K-Means Clustering
Setelah melakukan tahapan Pre-Processing terhadap data yang akan digunakan maka Langkah berikutnya melakukan penerapan metode data mining, algoritma data mining yang digunakan untuk  melakukan  pengelompokan  ini  dengan  menggunakan  algoritma K-Means  Clustering kepada data yang sudah melewati tahap Pre-Processing dan transformation.

## 2.4.1. Penentuan Jumlah Cluster
Pada  tahap  penentuan  jumlah Cluster  yang  akan  di  pilih  ini  menggunakan  metode  Elbow, Metode Elbow yaitu teknik untuk menentukan jumlah kelompok atau cluster dimana cluster tersebut merupakan cluster terbaik dilihat dari nilai Sum Of Sequere Error (SSE) (Aditya et al.,  2020).  Menggunakan  methode  Elbow  Method  ini  akan  menghasilkan  jumlah  klaster terbaik  sebelum  melakukan  klasterisasian.  Jadi  pada  penelitian  ini  menggunakan elbow method  untuk  menghasilkan  jumlah  k  terbaik  terhadap  pengelompokan  status  ekonomi keluarga. Metode elbow method menggunakan rumus Sum of Sequere Error :
𝑆𝐸𝐸 =   ∑ ∑ ||𝑥 𝑖 − 𝑐 𝑘 || 2 2 𝑥 𝑖 𝑒𝐶 𝑘 𝑘 𝑘=1
(1)
Keterangan : N = banyaknya cluster,
𝑥 𝑖 = data ke-i, 𝑐 𝑘 = nilai rata rata cluster.

## 2.4.2. Menghitung Centroid
Pada tahap menghitung centroid di tentukan menggunakan rata rata dari data yang digunakan sesuai dengan hasil dari elbow method yang dihasilkan.

## 2.4.3. Menghitung Jarak Antara Objek
Pada  penelitian  ini  karena  melihat  pengaruh  3  teknik Similarity  terhadap  status  ekonomi keluarga maka pada tahap perhitungan jarak menggunakan 3 teknik similarity yaitu Euclidean, Manhattan, minkowski.

## 1. Euclidean Distance
Penghitungan jarak dengan Teknik similarity pertama menggunakan Euclidean Distance yaitu satu cara dalam menghitung jarak yang berfungsi untuk menghitung jarak 2 (dua) buah data dalam ruang Euclidean (Nishom, 2019). Euclidean Distance dapat diterapkan dengan rumus sebagai berikut:
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1
(2) Keterangan i : 𝑑 = Jarak i antara titik x dan dan titik y,
𝑥 = data utama klaster,
𝑦 = data i pada atribut,
𝑖 = seluruh data,
𝑛 = jumlah i data,
𝑥 𝑖 = data i pada kelaster utama ke-i ,
𝑦 𝑖 = data i pada setiap data ke-i.

## 2. Manhattan Distance
Perhitungan jarak Teknik similarity yang kedua yaiitu menggunakan Manhattan Distance yang dihasilkan atas dasar penjumlahan perbedaan jarak antara dua class lalu nilai yang didapatkan dari Manhattan Distance bernilai bulat atau mutlak (Pribadi et al., 2022). Dengan rumus sebagai berikut :
Pengelompokan Status Ekonomi Keluarga Desa Tanjungsari Menggunakan Metode K-Means Clustering
𝑑(𝑥, 𝑦) =   ∑|𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 |
𝑛 𝑖=1 (3) Keterangan i : 𝑑 = Jarak i antara titik x dan dan titik y,
𝑥 = data utama klaster,
𝑦 = data i pada atribut, 𝑖 = seluruh data,
𝑛 = jumlah i data, 𝑥 𝑖 = data i pada kelaster utama ke-i ,
𝑦 𝑖 = data i pada setiap data ke-i.

## 3. Minkowski Distance
Penghitungan  jarak  yang  ketiga  menggunakan  Teknik  similarity Minkowski  Distance  yang merupakan generalisasi dari jarak Euclidean dan jarak Manhattan (Nishom, 2019), dengan rumus sebagai berikut :
𝑑(𝑥, 𝑦) = (∑|𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 | 𝑝 𝑛 𝑖−1 ) 1 𝑝 ⁄ (4)
Keterangan i : 𝑑 = Jarak i antara titik x dan dan titik y,
𝑥 = data utama klaster,
𝑦 = data i pada atribut,
𝑖 = seluruh data,
𝑛 = jumlah i data, 𝑥 𝑖 = data i pada kelaster utama ke-i ,
𝑦 𝑖 = data i pada setiap data ke-i.
𝑝 = power.

## 2.4.4. Hasil Klaster
Setelah  melakukan  perhitungan  jarak  data  dengan  centroid  telah  diketahui  hasilnya  maka selanjutnya kelompokan data berdasarkan klaster dan menghasilkan sebuah cluster dari setiap Teknik similarity, Pengelompokan data tersebut dapat dibedakan berdasarkan jarak terpendek dengan dihitung menggunakan 3 teknik similarity Euclidean, Manhattan, dan minkowski.

## 2.4.5 Evaluasi
Untuk  merancang  evaluasi  dari  hasil  cluster  ini  menggunakan  Metode Silhoutte  Coeffisien. Metode ini berfungsi untuk menguji keakurasian nilai dari cluster yang dihasilkan (Zhihong & Jie,  2019).  Teknik Silhoutte  Coeffisien  bekerja  melakukan  pengecekan  cluster  yang menyatukan  metode cohesion dan Separation  (Tambunan  et  al.,  2020).  Tahapannya sebagai berikut :
1. Menghitung jarak rata-rata antara objek dengan semua objek lain yang berada di dalam satu cluster.
2. Menghitung  jarak  rata-rata  antara  objek  tersebut  dengan  objek  lain  di  cluster  lain, kemudian diambil nilai minimumnya.
3. Langkah terakhir hitung menggunakan rumus Silhoute Coeficient.
𝑆(𝑖) = 𝑏(𝑖) − 𝑎(𝑖) max (𝑎(𝑖), 𝑏(𝑖)) (5)
Keterangan :
𝑎(𝑖) = jarak rata-rata objek i ke semua i objek lain dalam cluster yang sama.
𝑏(𝑖) = jarak rata-rata objek i dari semua i objek lain di cluster lain.

## 2.5 Interpretasi Hasil Clustering
Tahapan interpretasi hasil dari clustering ini mendeskripsikan hasil dari pengelompokan yang ada,  bagaimana  data  yang  dihasilkan,  menentukan  Pola-pola  dalam  suatu  kelompok  akan memiliki kemiripan ciri/sifat terhadap pola-pola dalam kelompok yang lainnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penjelasan dari penelitian ini menghasilkan berapa jumlah cluster yang dihasilkan dari elbow method, score silhouette coefficient  mana yang terbesar antara Euclidean, Manhattan, dan minkowski. Hasil interpretasi data yang dihasilkan.

## 3.1 Penentuan Jumlah Cluster
Penentuan  jumlah  cluster  yang  dihasilkan  menggunakan  elbow  method  yaitu  sebanyak  5 cluster, bisa dilihat pada Gambar 2 di bawah ini :

## Gambar 2. Visualisasi hasil eksperimen
Elbow  method  adalah  grafik  yang  melengkung  ke  suatu  titik  atau  paling  menurun  nilainya sehingga  jumlah  nilai  cluster  benar  dan  dapat  dilihat  pada  sudut  terkecil  dari  grafik  yang dihasilkan. (Muningsih & Kiswati, 2018). Dapat dilihat dari Gambar 2 diatas dapat dilihat grafik perpotongan yang memiliki sudut terkecil yaitu di angka klaster 5 karena gambar grafik selanjutnya mulai stabil.

## 3.2. Hasil Evaluasi dari Euclidean, Manhattan, Minkowski
Perhitungan  yang  telah  dilakukan  menggunakan  metode K-Means  Clustering  selanjutnya melakukan pengujian terhadap performace dengan memeriksa kualitas hasil pengelompokan
untuk setiap perhitungan jarak. Pengujian dihitung dengan persamaan Silhouette coefficient. Penentuan  nilai  k  itu  ditentukan  oleh elbow  method,  setelah  melakukan  perhitungan menggunakan sistem yang telah dibuat, hasil perhitungan elbow method ada di angka 5 yang merupakan  perpotongan  menuju  nilai  yang  stabil.  Jadi  pada  saat  melakukan  perhitungan klasterisasi nilai k yang di tentukan atau jumlah cluster yang ditentukan yaitu 5. Dengan hasil dari silhoute score dapat dilihat pada Tabel 4
Tabel 4. Score Silhoutte Distance 1 Jumlah Kelompok 2 Score Silhoutte 3 Euclidean Distance 4 0.0962 Manhattan Distancce 4 0.1413 Minkowski Distance 4 0.0962 Euclidean Distance 5 0.0590 Manhattan Distancce 5 0.0946 Minkowski Distance 5 0.0590 Euclidean Distance 6 0.2410 Manhattan Distancce 6 0.1590 Minkowski Distance 6 0.2410
Berdasarkan hasil perhitungan Silhoutte Coeficience yang tertera pada Tabel 4 dapat dilihat nilai perhitungan score silhoute pada Manhattan Distance yaitu 0.0946 nilai ini merupakan nilai paling besar dibandingkan dengan Euclidean Distance dan Manhattan Distance.
Ada  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  nilai  yang  di  hasilkan  dari Silhoutte  Coeficience seperti tahap preprocessing, nilai centroid yang di tentukan secara acak, dan jumlah cluster yang di tentukan. Pada hasil eksperimen yang telah di lakukan factor yang menjadikan nilai silhouette yaitu jumlah cluster yang di tentukan. Apabila jumlah clusternya semakin banyak maka nilai solhoutte yang dihasilkan juga semakin kecil atau jika jumlah cluster semakin kecil maka nilai silhouttenya semakin besar.
Adapun  faktor  yang  menyebabkan  nilai sihoutte  coefficient  dari  Manhattan  distance  yaitu faktor  data  yang  digunakan.  Data  yang  digunakan  memiliki  nilai  dimensi  yang  tinggi  atau jaraknya  jauh  dan  banyak  sehingga    sulit  untuk  ditafsirkan  dan  divisualisasikan  dengan menggunakan  meuclidean distance,  sedangkan  menggunakan  Manhattan  distance  faktor tersebut dapat di kendalikan karena mengambil jumlah nilai absolut dari perbedaan antara koordinat.

## 3.3 Interpretasi Data Cluster
Adapun Hasil Dari Interpretasi yang telah dilakukan dapat di lihat pada Tabel 5 berikut :
Tabel 5. Interpretasi Data (1) 1 Q1 1 Q2 2 Q3 3 Q4 4 Q5 5 Q6 6 Q7 7 Q8 8 Q9 9 Q10 10 Luas Lant ai > 60 𝑚 Luas Laha n > 60 Milik Sendi ri Milik Send iri Kerami k Beto n Ada, Berfung si Genten g Listri k PLN Gas C1 71% 93% 93% 92% 52% 69% 98% 98% 100% 100 %
C2 7% 23% 76% 79% 16% 85% 97% 97% 100% 100 % C3 34% 44% 89% 89% 11% 82% 97% 98% 100% 100 % C4 97% 90% 95% 97% 14% 90% 98% 98% 100% 100 % C5 30% 48% 66% 69% 14% 66% 97% 98% 100% 100 % Tabel 4. Interpretasi Data (2) Q11 11 Q12 12 Q13 13 Q14 14 Q15 15 Sendiri Mata air / sumur Jamban Sendiri Isi Ulang Penghasilan > 24 Jt/thn C1 97% 72% 96% 94% 66% C2 99% 0% 22% 89% 74% C3 99% 1% 23% 91% 26% C4 99% 2% 21% 91% 76% C5 99% 4% 21% 68% 54%
Dari interpretasi diatas, maka disimpulkan bahwa cluster 1 memiliki makna Status ekonominya yang  paling  tinggi,  cluster  2  memiliki  makna  status  ekonominya  ke  3  tertinggi,  cluster  3 memiliki  makna  yang  status  ekonominya  ke  4  tertinggi,  cluster  4  memiliki  makna  status ekonominya tertinggi ke 2, dan cluster 5 memiliki makna status ekonominya yang terrendah yang ada di Desa Tanjungsari.

## 4. KESIMPULAN
Hasil dari pengelompokan yang dilakukan terhadap penelitian ini yaitu berjumlah 5 cluster atau kelompok, yang dihasilkan dari Elbow Method yang memiliki kemurnian tinggi berada di angka 5. Setelah melakukan pengelompokan menggunakan 3 teknik similarity, hasil cluster tersebut dievaluasi  menggunakan  silhouette  coefficient  dengan  menghasilkan score  silhouette  dari Euclidean Distance yaitu sebesar 0.059, score silhouette dari Manhattan Distance yaitu sebesar 0.094, dan score silhouette dari Minkowski Distance yaitu sebesar 0.059. Maka Score Silhoutte terbesar  dari  3  teknik  similarity  tersebut  menggunakan  5  cluster  yaitu  menggunakan Manhattan Distance. Maka hasil pengelompokan status ekonomi keluarga di desa tanjungsari menggunakan  metode  k-means  clustering  yang  terbaik  menggunakan  Teknik  similarity Manhattan Distance. Alasan mengapa Teknik Manhattan yang lebih tinggi karena berada di faktor data yang digunakan memiliki nilai dimensi yang tinggi atau jaraknya jauh dan banyak sehingga  sulit untuk ditafsirkan dan divisualisasikan dengan menggunakan euclidean distance, sedangkan  menggunakan  Manhattan distance  faktor  tersebut  dapat  di  kendalikan  karena mengambil jumlah nilai absolut dari perbedaan antara koordinat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Pertama-tama penulis ingin menyampaikan terima kasih kepada Kantor Desa Tanjungsari yang telah  menyediakan  bahan  data  kepada  penulis  untuk  digunakan  pada  penelitian  ini. Terimakasih juga kepada berbagai pihak telah memberikan pula masukan, bantuan, support system serta masukan dan tekanan yang baik secara moril maupun materil sampai penelitian
ini terselesaikan. Semoga penelitian yang penulis lakukan dapat memberikan kontribusi bagi perkembangan keilmuan khususnya pada bidang teknologi.

## DAFTAR RUJUKAN
Aditya, A., Jovian, I., & Sari, B. N. (2020). Implementasi K-Means Clustering Ujian Nasional Sekolah  Menengah  Pertama  di  Indonesia  Tahun  2018/2019. Jurnal  Media  Informatika Budidarma, 4(1), 51. https://doi.org/10.30865/mib.v4i1.1784
Edison,  E.,  Yupianti,  Y.,  &  Elfianty,  L.  (2021).  Application  of  the  K-Means  Method  in Determining the Clustering of the Economic Status of the Villagers of Gunung Megang.
Jurnal Komputer, Informasi Dan …, 50–58.
https://penerbitadm.com/index.php/KOMITEK/article/view/230%0Ahttps://penerbitadm .com/index.php/KOMITEK/article/download/230/427
Haviluddin, Iqbal, M., Putra, G. M., Puspitasari, N., Setyadi, H. J., Dwiyanto, F. A., Wibawa, A.
P.,  &  Alfred,  R.  (2020).  A  Performance  Comparison  of  Euclidean,  Manhattan  and Minkowski Distances in K-Means Clustering. 2020 6th International Conference on Science in  Information  Technology:  Embracing  Industry  4.0:  Towards  Innovation  in  Disaster
Management, ICSITech
2020,
184–188.
https://doi.org/10.1109/ICSITech49800.2020.9392053
Hidayati, R., Zubair, A., Pratama, A. H., & Indana, L. (2021). Analisis Silhouette Coefficient pada  6  Perhitungan  Jarak  K-Means  Clustering. Techno.Com,  20(2),  186–197. https://doi.org/10.33633/tc.v20i2.4556
Mardi,  Y.  (2017).  Data  Mining :  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma  C4.5. Edik  Informatika, 2(2), 213–219. https://doi.org/10.22202/ei.2016.v2i2.1465
Muningsih, E., & Kiswati, S. (2018). Sistem Aplikasi Berbasis Optimasi Metode Elbow Untuk
Penentuan Clustering Pelanggan. Joutica, 3(1), 117.
https://doi.org/10.30736/jti.v3i1.196
Nishom,  M.  (2019).  Perbandingan  Akurasi  Euclidean Distance,  Minkowski  Distance,  dan Manhattan Distance  pada  Algoritma  K-Means  Clustering  berbasis  Chi-Square.  Jurnal
Informatika: Jurnal Pengembangan IT, 4(1), 20–24.
https://doi.org/10.30591/jpit.v4i1.1253
Novrizaldi.  (2021). No  Title.  Kementrian  Koordinator  Bidang  Pembangunan  Manusia  Dan Kebudayaan  Republik  Indonesia.  https://www.kemenkopmk.go.id/temukan-bansos-
tidak-merata-di-kantong-kemiskinan-menko-pmk-data-lapangan-harus-disempurnakan Pribadi, W. W., Yunus, A., Wiguna, A. S., Malang, K., Timur, J., Distance, E., & Distance, M.
(2022). PERBANDINGAN  METODE  K-MEANS  EUCLIDEAN  DISTANCE  DAN  MANHATTAN DISTANCE PADA PENENTUAN ZONASI COVID-19 DI. 6(2).
Tambunan, H. B., Barus, D. H., Hartono, J., Alam, A. S., Nugraha, D. A., & Usman, H. H. H. (2020). Electrical peak load clustering analysis using K-means algorithm and silhouette coefficient. Proceeding  -  2nd  International  Conference  on  Technology  and  Policy  in Electric  Power  and  Energy,  ICT-PEP  2020,  258–262.  https://doi.org/10.1109/ICT- PEP50916.2020.9249773
Taruna,  R.  M.,  &  Setiadi,  T.  A.  P.  (2020).  Penentuan  Rumus  Percepatan  Tanah  Akibat Gempabumi Di Kota Mataram Menggunakan Metode Euclidean Distance. JST (Jurnal Sains Dan Teknologi), 9(1), 20–29. https://doi.org/10.23887/jst-undiksha.v9i1.23613
Zhihong, L., & Jie, Z. (2019). Online Knowledge Community Governance Based on Blockchain Token Incentives. https://doi.org/10.1007/978-981-15-1209-4_5