## Mapping Assistance For The Distribution Of Nine Food Staples To People Groups In Joglo Village Using K-Means Method
Iwan Ady Prabowo 1) ; Bela Septiana 2)
1)2) Prodi S1 Informatika, STMIK Sinar Nusantara Surakarta
1) iwanadyp@sinus.ac.id; 2) bela@sinus.ac.id

## ABSTRACT
There are so many people live in Joglo village. However, sometimes  the government  feel confuse to decide the distribution of staple necessities.  The decision sometimes feel unfair dan get disappointing result because it is not appropriate to the real condition in certain family. The purpose of this study is to create model of mapping system for staple food assistance in Joglo village using the  K-Means  method.  The  method  of  this  research  use  collecting  data,  modeling  data  using  K- Means, Application Creation, Application Testing. There are some steps on collecting data, such as: observation, interview and literature case. The data came from the result of population census survey on 2020. Its used K-Means Method in data modelig stage. The data has been analyzed and modeled using the application of the K-Mean Method and  the stage of making an application using PHP in accordance with the stage pattern in the K-Mean method, then application testing is carried out whether  it  is  appropriate for the  K-Means  method modeller.  Mapping system  for staple  food assistance in Joglo Village using the K-means method that has been made has alternative input data  and  criteria.  The  result  of  this  study  has  reciever  mapping  food  in  Joglo  Village  forming  3 clusters. There are 21 people on the first cluster, 16 people on the second cluster, 13 people on the third cluster.
Keywords : K-means mapping, G overnment, Basic food assistance

## I.   PENDAHULUAN
Pendidikan Pada saat ini dalam penyaluran sembako pemerintah masih mengalami kesulitan dikarenakan sistem yang digunakan saat ini masih secara manual yang mana memakan waktu yang lama serta dalam menentukan kelayakan yang berhak menerima sembako belum efisien. Dengan berkembangnya  teknologi  yang  diterapkan  di tempat  baru  diharapkan  dapat  membantu mempermudah dalam penentuan kriteria yang berhak  menerima  bantuan  sembako  dari pemerintah, sehingga dengan adanya bantuan teknologi  diharapkan  panitia  tidak tebang  pilih dalam  penentuan  siapa  saja  yang  berhak menerima  bantuan  dan  program  yang  dipakai ini bisa tepat sehingga bantuan dari pemerintah setempat untuk Kelurahan Joglo benar – benar tersalurkan secara tepat
Pada penelitian ini, peneliti menggunakan pendekatan  data  mining  untuk  melakukan pengelompokkan  bagi  penerima  bantuan kesejahteraan  masyarakat.  Adapun  kelompok yang dibentuk terdiri atas dua kelas yaitu kelas layak  mendapat  bantuan  sembako,  dan  tidak layak  mendapat  bantuan.  Hasil  dari  penelitian ini  berupa  kelompok  masyarakat  yang  layak
mendapatkan  bantuan  sembako  dan  tidak layak menerima bantuan sembako.

## II.   TINJAUAN PUSTAKA
Pada  bagian  tinjauan  pustaka  berisi tentang  sembako,  clustering,  Metode  K-Mean dan penelitian terkait.

## 2.1. Sembako
Sembako (sembilah bahan pokok) merupakan sembilan kebutuhan pokok masyarakat Indonesia yang terdiri dari makanan atau minuman yang digunakan untuk memenuhi  kehidupan  sehari-hari  [1].  Daftar nama  anggota  bahan  pokok  sembako  sesuai dengan keputusan meteri Industri Perdagangan no.115/mpp/kep/1998  tanggal  27  Februari 1998, yaitu antara lain : Beras, Jagung, Sayur- sayuran  dan  Buah-buahan,  Daging  baik  sapi ataupun ayam, Susu, Gula Pasir, Garam yang mengandung Yodium, Minyak Goreng,  Minyak Tanah atau Gas Elpiji.

## 2.2. Clustering
Pada  dasarnya clustering merupakan suatu metode untuk mencari dan mengelompokkan data yang memiliki kemiripan karakteriktik ( similarity ) antara satu data dengan data  yang  lain. Clustering merupakan  salah
satu  metode  data  mining  yang  bersifat  tanpa arahan  ( unsupervised ), maksudnya metode  ini diterapkan  tanpa  adanya  latihan  ( training )  dan tanpa ada guru ( teacher ) serta tidak memerlukan  target output [2].  Dalam  data mining  ada  dua  jenis  metode clustering yang digunakan  dalam  pengelompokan  data,  yaitu hierarchical  clustering dan non-hierarchical clustering .

## 2.3. Metode K-means
Algoritma  K-Means  adalah  salah  satu algoritma  pengelompokan  data  non-hierarkis yang  digunakan  untuk  membagi  data  menjadi satu  atau  lebih  cluster[2].  Pendekatan  ini membagi data menjadi beberapa kelompok, di mana  data  yang  serupa  dikelompokkan bersama[3].
Pendekatan K-Means terdiri dari pengelompokan  partisi,  yang  membagi  data menjadi  k  bagian  yang  berbeda.  Algoritma  ini terkenal  karena  kemudahan  penggunaan  dan kemampuannya untuk dengan cepat mengklasifikasikan sejumlah besar data. Setiap bagian  data  harus  ditetapkan  ke  satu  cluster, dengan  data  apa  pun  milik  kluster  tersebut diizinkan  untuk  ditransfer  ke  kluster  lain  pada tahap selanjutnya. Pembatasan masalah hanya pada masalah penentuan clustering tanah yang diterapkan untuk mempermudah dalam implementasi sistem[4].
Tahapan  dari  K-Means  Clustering  adalah sebagai berikut[3]:
1.  Tentukan jumlah cluster.
2.  Mendistribusikan  data  ke  dalam  kelompok secara acak.
3.  Hitung  sentroid  rata-rata  data  di  setiap kluster.
4.  Setiap titik data harus ditetapkan ke sentroid rata-rata yang paling dekat dengannya.
5.  Jika masih ada kluster pergeseran data atau jika  nilai  sentroid  berubah,  kembali  ke langkah 3.

## 2.4. Penelitian Terkait K-Means Clustering
Penelitian  sebelumnya  terkait  penerapan  data mining clustering dengan  metode K-Means antara lain: Penelitian Riski Lunika Parmawati, yang  berjudul  “Clustering  Potensi  Susu  Sapi Perah  Di  Kabupaten  Boyolali    Menggunakan Metode K-Means ” penelitian dengan menggunakan objek penelitian susu sapi perah dengan variabel produksi susu sapi perah (liter), betina  produksi  (ekor)  dan  jumlah  pemilik  di Kabupaten  Boyolali[3].  Penelitian  Sujud  [5], yang  berjudul  “ Application of K-Means
Clustering  to  Monitoring  the  level  of  Fertilizer Usage  in  Rice  Fields  in  Ngawi  Regency ” membahas  tentang  menggunakan  metode  k- means untuk menentukan beberapa kelompok cluster  pupuk  di  Kabupaten  Ngawi.  Penelitian Darmansah  dan  Ni Wayan  Wardani  [1]  ,  yang berjudul “Analysis of the Spread of Corona Virus Transmission  in  Central  Java  Province  Using the  K-Means  Clustering  Method ”  membahas tentang  menggunakan  metode  k-means  untuk menentukan  Analisis  Pesebaran  Penularan Virus  Corona    Di  Provinsi  Jawa  Tengah. Penelitian Mustika Larasati Sibuea, Andy Safta [6] , yang berjudul “Pemetaan Siswa Berprestasi Menggunakan  Metode  K-Means  Clustring ” membahas  tentang  menggunakan  metode  k- means  untuk  menentukan  Analisis  Pemetaan Siswa  Berprestasi  Menggunakan  Metode  K- Means Clustering.

## III.   METODE PENELITIAN
Metodologi  ini  terdiri  dari  Pengumpulan Data, Pemodelan Data Menggunakan K-Mean, Pembuatan Aplikasi, Pengujian Aplikasi. Tahapan  metode  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metode penelitian
Pada  tahap  pengumpulan  data  meliputi observasi,  wawancara,  internet  dan  studi pustaka.  Data  yang  didapatkan  merupakan hasil  survey  germas  sensus  penduduk  tahun 2020. Pada tahap pemodelan Data Menggunakan  K-Mean,  data  yang  sudah terkumpul kemudian di analisis dan di modelkan dengan penerapan Metode K-Mean,Pada tahap pembuatan aplikasi menggunakan PHP sesuai dengan  pola  tahapan  pada  metode  K-Mean, kemudian dilakukan pengujian Aplikasi apakah sudah sesuai pemodela metode K-Means.
Pengumpulan Data Analisis dan Pemodelan Data Menggunakan K- Mean Pembuatan Aplikasi Pengujian Aplikasi

## IV.   HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini dibahas mengenai analisa data berkaitan dengan sistem yang dibuat guna memperjelas pembahasan.

## 4.1  Pemodelan Data menggunakan  K-Means
Data  yang  didapatkan  merupakan  hasil survey  germas  sensus  penduduk  tahun  2020. Kriteria dalam penentuan warga yang menerima bantuan pada Kelurahan Joglo yaitu Jumlah Tanggungan, Kondisi rumah layak atau tidaknya.  Berdasarkan  bangunan  dilihat  dari kondisi  lantai,  tembok,  beserta  struktur bangunanya.  Penghasilan:  berdasarkan  total penghasilan dari orang yang bekerja di rumah tersebut. Data tersaji pada Tabel 1.

## Tabel 1. Data awal
No Nama Penghasilan Per Bulan Kond isi Rum ah Juml ah Tang gung an 1 Warga-1 Rp  4,200,000.00 2 1 2 Warga-2 Rp  2,500,000.00 3 2 3 Warga-3 Rp  4,000,000.00 2 3 4 Warga-4 Rp  2,000,000.00 3 4 … … … … … 50 Warga-50 Rp  4,888,888.00 2 4
Penentuan warga yang mendapat bantuan di Kelurahan Joglo ditentukan dengan 3 kriteria yaitu  Penghasilan  Per  Bulan,  Kondisi  Rumah dan Jumlah Tanggungan. Dengan pengkategorian  sebagai  berikut  tersaji  pada Tabel 2, Tabel 3 dan Tabel 4.
Tabel 2. Pengkategorian Penghasilan Per Bulan
No Penghasilan Per Bulan 1 <1jt 2 1jt - 2,5jt 3 2,5jt - 4jt 4 4jt - 5jt 5 >5jt

## Tabel 3. Pengkategorian Kondisi Rumah
No Kondisi Rumah
1 Tidak Layak
2 Layak
3 Sangat Layak

## Tabel 4. Pengkategorian Jumlah Tanggungan
No Jumlah Tanggungan 1 1 2 2 3 3 4 4 5 >5
Berikut  adalah  data  yang  akan  diolah berdasarkan  pengkategorian  dari  data  awal yang telah didapatkan tersaji pada Tabel 5.
Tabel 5. Data berdasarkan pengkategorian
No Nama Penghas ilan Per Bulan Kondisi Rumah Jumlah Tanggun gan 1 Warga-1 4 2 1 2 Warga-2 3 3 2 3 Warga-3 4 2 3 4 Warga-4 2 3 4 … … … … … 50 Warga-50 4 2 4
Berikut  ini  merupakan  tahap  pengelompokan warga yang akan menerima bantuan menggunakan  metode K-Means Clustering menjadi  3  kelompok  yaitu  Tidak  Mendapatkan Bantuan,  Layak  Mendapatkan  Bantuan,  dan Sangat Layak Mendapatkan Bantuan.
1.  Pada  iterasi  awal,  ada  pemilihan  pusat cluster secara bebas.
Tahap  pertama  adalah  menentukan  jumlah cluster, dalam  sistem ini akan menghasilkan 3 kelompok  yang  di  identitaskan    Cluster  1  atau Tidak  Mendapatkan  Bantuan  ,  Cluster  2  atau Layak  Mendapatkan  Bantuan  dan  Cluster  3 atau  Sangat  Layak  Mendapatkan  Bantuan. Tahap  selanjutkan  menentukan  centroid  awal dengan mengambil data yang mewakili Cluster yang  ditentukan  pada  tahap  1,  seperti  yang disajikan pada Tabel 6.

## Tabel 6. Centroid Awal
Cluster Pusat Cluster P1 P2 P3 C1 Warga-3 4 2 3 C2 Warga-28 1 3 2 C3 Warga-46 1 3 5
2.  Menghitung jarak setiap data dengan setiap pusat kluster.
Setelah  menentukan  nilai  centroid  awal langkah selanjutnya adalah hitung jarak setiap data  yang  ada  terhadap Cluster .  Untuk menghitung  jarak  data  yang  ada  terhadap setiap Cluster dapat  menggunakan  rumus Euclidean Distance : 𝑑 (𝑥𝑖, 𝜇𝑗)   =   √(𝑥𝑖 −   𝜇𝑗 2 ) .
Menghitung jarak atas nama Warga-3 pada tiap cluster :
a. Atas nama Warga-3 dengan pusat Cluster pertama :
= √((4  −   4) 2 +   (2  −   2) 2 +   (3  −   3) 2 )) = 0
b. Atas nama Warga-3 dengan pusat Cluster kedua :
= √((4  −   1) 2 +   (2  −   3) 2 +   (3  −   2) 2 ))
= 3.316625
c. Atas nama Warga-3 dengan pusat Cluster ketiga :
= √((4  −   1) 2 +   (2  −   3) 2 +   (3  −   5) 2 ))

## = 3.741657
Hasil perhitungan selengkapnya disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Jarak Antar Cluster Pusat Cluster C1 C2 C3 Warga-1 2 3.316625 5.09902 Warga-2 1.732051 2 3.605551 Warga-3 0 3.316625 3.741657 Warga-4 2.44949 2.236068 1.414214 Warga-5 3 1.414214 2.236068 Warga-6 1.732051 4 5 Warga-7 2.236068 3.741657 2.236068 Warga-8 2.236068 1.414214 2.236068 Warga-9 2.236068 1.414214 3.316625 Warga-10 1.414214 2.236068 2.828427 … … … … Warga-50 1 3.741657 3.316625
3.  Suatu  data  akan  menjadi  anggota  suatu klaster  dengan  ketentuan  memiliki  jarak paling  minimum  diantara  semua  klaster yang ada.
4.  Mengelompokkan  data  yang  menjadi anggota pada setiap kluster.
Langkah selanjutnya adalah menentukan suatu data  akan  menjadi  anggota  dari  suatu Cluster yang  memiliki  jarak  terkecil  dari  pusat Cluster nya. Misalkan untuk data pertama, jarak terkecil diperoleh  pada  C3,  sehingga  data  pertama akan  menjadi  anggota  dari  C3.  Demikian  juga untuk  data  kedua,  jarak  terkecil  ada  pada  C3 , maka  data  tersebut  akan  masuk  pada  C3. Posisi Cluster selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Posisi Cluster pada Iterasi pertama
Nama C1 C2 C3 Keanggotaan Cluster Warga- 1 2 3.316625 5.09902 C1 Warga- 2 1.732051 2 3.605551 C1
Nama C1 C2 C3 Keanggotaan Cluster Warga- 3 0 3.316625 3.741657 C1 Warga- 4 2.44949 2.236068 1.414214 C3 Warga- 5 3 1.414214 2.236068 C2 Warga- 6 1.732051 4 5 C1 Warga- 7 2.236068 3.741657 2.236068 C1 Warga- 8 2.236068 1.414214 2.236068 C2 Warga- 9 2.236068 1.414214 3.316625 C2 Warga- 10 1.414214 2.236068 2.828427 C1 … … … … … Warga- 50 1 3.741657 3.316625 C1
5.  Memperbaharui  nilai  pusat  cluster  yang dapat  dihitung  dengan  cara  mencari  nilai rata-rata  sesuai  jumlah  anggota  masing- masing klaster sesuai dengan rumus (2.2) :
Setelah  menentukan  termasuk Cluster mana langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  pusat Cluster baru  berikut  merupakan  penghitungan Cluster baru. a.  Untuk Cluster pertama yaitu :
C 11 = 79/50 = 3.761 C 12 = 48/50 = 2.285
C 13 = 48/50 = 2.285 b.  Untuk Cluster kedua yaitu :
C 21 = 27/50 = 1.687 C 22 = 39/50 = 2.437
C 23 = 37/50 = 2.307 c.  Untuk Cluster ketiga yaitu : C 11 = 30/50 = 2.307 C 12 = 32/50 = 2.461 C 13 = 58/50 = 4.461 Karena pada iterasi ke-3 dan ke-4 posisi Cluster tidak berubah, maka iterasi dihentikan dan hasil akhir yang diperoleh adalah 3 Cluster : a. Cluster 1  atau Tidak  Mendapat  Bantuan yaitu Warga-1,Warga-2,  Warga-3, Warga-6, Warga-10, Warga-11, Warga-13, Warga-16, Warga-17, Warga-19, Warga-25, Warga-29, Warga-32, Warga-33, Warga-34, Warga-38, Warga-39, Warga-40, Warga-43, Warga-47, dan Warga-50 b. Cluster 2  atau Layak  Mendapat  Bantuan yaitu  Warga-5,  Warga-8,  Warga-9,  Warga- 15, Warga-21h, Warga-26, Warga-27, Warga-28, Warga-31, Warga-36, Warga-37, Warga-41, Warga-44, Warga-45, Warga-48, dan Warga-49.
c. Cluster 3  atau Sangat  Layak  Mendapat Bantuan yaitu  Warga-4,  Warga-7,  Warga- 12, Warga-14, Warga-18, Warga-20, Warga- 22, Warga-23, Warga-24, Warga-30, Warga- 35, Warga-42, dan Warga-46.
Jumlah Cluster Warga kelurahan mulai Cluster 1,  Cluster  2,  Cluster  3  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. Jumlah Cluster Warga

## 4.2  Implementasi K-Means dalam Aplikasi
Implementasi
pembuatan sistem penerapan  metode K-means untuk  penentuan penerima sembako di Kelurahan Joglo dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan javascript. Adapun implementasi sistem sebagai berikut:
1.  Halaman  input  wilayah  Sistem  perlu adanya  wilayah  Kelurahan  Joglo.  Data yang  diperlukan  seperti  nama  dan  titik koordinat.  Halaman  input  wilayah  dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Halaman Input Wilayah
2.  Halaman perhitungan
Pengguna
memasukkan nilai cluster yang dipilih untuk melakukan  proses  perhitungan  K-Means. Lalu muncul form proses perhitungan, lalu tekan proses. Halaman proses perhitungan dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Proses Perhitungan

## 4.3  Pengujian Sistem
Pengujian  fungsional  program  dilakukan dengan  Pengujian blackbox pada  sistem klasifikasi  Wilayah  di  Kampung  Joglo  lebih rincinya dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Pengujian
N o Antar m uka Yang Diuji Input Output Status 1 Peng olaha n Data Wilay ah Textb ox id No id sesuai data Lanjut  Edit data Benar Jika id tidak ada “Id tidak ada” Benar 2 Peng ol ahan Data Pener i  ma Bantu an Textb ox id No id sesuai data Lanjut  Edit data Benar Jika id tidak ada “Id tidak ada” Benar 3 Prose s K- Mean s Tom bol Perhi tunga n Masuka n  jumlah cluster Lanjut proses perhitungan Benar Jumlah cluster >5 “Maaf jumlah cluster melebihi” Benar
Dari  pengujian  sistem  telah  behasil dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem bekerja dengan baik dan bebas dari kesalahan kode  program  (sintaks),  tapi  tidak  menutup kemungkinan pada proses akan terjadi kesalahan pada sintak. Tetapi secara fungsional  sistem  sudah  dapat  menghasilkan output sesuai dengan yang diharapkan.

## V.   PENUTUP
Pada pembuatan sistem pemetaan penerima bantuan sembako di Kelurahan Joglo dengan metode K-Means Clustering yang telah dibahas  pada  bab-bab  sebelumnya  dapat disimpulkan  bahwa  Metode k-means dapat diterapkan  pada  sistem  pemetaan  penerima bantuan sembako di Kelurahan Joglo. C1; 21 C2; 16 C3; 13 0 20 40 C1 C2 C3 Jumlah Cluster Warga C1 C2 C3
Perhitungan hasil cluster dipengaruhi oleh nilai variabel  beserta  nilai cluster yang  dipilih  untuk nilai  awalan.  Pada  penelitian  pemetaan penerima  sembako  di  Kelurahan  Joglo  ini menghasilkan cluster 1 = 21 orang , cluster 2 = 16 orang , dan cluster 3 = 13 orang.
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan, perlu dilakukan proses penggalian variabel agar hasil clustering yang  dihasilkan  dapat  lebih maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Damuri,  U.  Riyanto,  and  M.  Aminudin, “Implementasi  Data  Mining  dengan Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi Kelayakan  Penerima  Bantuan  Sembako,”
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 2021, [Online]. Available:
https://www.ejurnal.stmik-
budidarma.ac.id/index.php/jurikom/article/
view/3655
[2]  K. P. Sinaga and M.-S. Yang, “Unsupervised K-Means Clustering Algorithm,” IEEE  Access ,  vol.  8,  pp. 80716 –80727,
2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2988796. [3]  R.  L.  Parmawati,  I.  A.  Prabowo,  and  T.
Susyanto,  “Clustering  Potensi  Susu  Sapi
Perah Di Kabupaten Boyolali Menggunakan Algoritma K- Means,” Jurnal
Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi (TIKomSiN) ,  vol.  7,  no.  1,  Jul.  2019,  doi:
10.30646/tikomsin.v7i1.413.
[4]  O.  Somantri,  S.  Wiyono,  and  D.  Dairoh, “Metode K-Means untuk Optimasi Klasifikasi  Tema  Tugas  Akhir  Mahasiswa
Menggunakan  Support  Vector  Machine (SVM),” Scientific  Journal  of  Informatics , vol. 3, no. 1, pp. 34 –45, 2016.
[5]  I.  A.  Prabowo,  H.  Wijayanto,  and  S.  A. Wantoro, “Application of K-Means
Clustering  to  Monitoring  the  level  of Fertilizer  Usage  in  Rice  Fields  in  Ngawi Regency,” Jurnal Teknologi Informasi  dan Komunikasi ,  2022,  [Online].  Available: https://p3m.sinus.ac.id/jurnal/index.php/TI KomSiN/article/view/600
[6] M.  L.  Sibuea  and  A.  Safta,  “Pemetaan
Siswa  Berprestasi  Menggunakan  Metode K- Means  Clustring,” JURTEKSI   (Jurnal Teknologi  dan  Sistem  Informasi) ,  2017, [Online].
Available:
https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jur
teksi/article/view/28