## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v8i1.126

## MENENTUKAN CLUSTER YANG TEPAT DENGAN K-MEANS DALAM RANGKA MENGUKUR EFEKTIVITAS PELAKSANAAN ANGGARAN PADA KEMENTERIAN AGRARIA DAN TATA RUANG/BADAN PERTANAHAN NASIONAL
Indah Dewi Murti Suyoto 1 , Tri Rachmadi 2 , Lundu Taufik Parulian 3
1,2,3 Ilmu Komputer
1,2,3 Universitas Budi Luhur Jakarta, Indonesia Correspondence email : 1911600540@student.budiluhur.ac.id
Article history: Submission date: June 9, 2022       Revised date: June 24, 2022       Accepted date: June 30, 2022

## ABSTRACT
The  effectiveness  of  budget  implementation  is  one  of  the  benchmarks  for  the  success  of  a  Ministry/Agency  in implementing its programs, activities and expenditures in accordance with a predetermined plan. The problem faced is  that  the  achievement  in  budget  execution  is  often  not  optimal,  one  of  which  is  caused  by  the  determination  of inappropriate K/L budget allocations resulting in the implementation of activities that are not in accordance with the plan, the realization of budget absorption is not optimal and has the potential to cause idle cash. For this reason, it is necessary to do a mapping in order to identify the main causes or constraints in budget execution using the clustering method. This study tries to find the right cluster with the K-Means algorithm clustering method. The expected results are finding the right cluster model in measuring the effectiveness of budget implementation that can be used when determining  budget  allocations  and  preventing  idle  cash  in  the  budget  of  the  Ministry  of  Agrarian  and  Spatial Planning.
Keywords : Effectiveness, Budget, Implementation, K-means,Realization, Idle Cash.

## ABSTRAK
Efektivitas pelaksanaan anggaran menjadi salah satu tolak ukur atas keberhasilan suatu Kementerian/Lembaga dalam melaksanakan  program,  kegiatan  dan  belanjanya  sesuai  dengan  rencana  yang  telah  ditetapkan.  Permasalahan  yang dihadapi  adalah  pencapaian  dalam  pelaksanaan  anggaran  seringkali  tidak  optimal  salah  satunya  disebabkan  oleh penentuan  alokasi  anggaran  K/L  yang  tidak  tepat  sehingga  berakibat  pada  pelaksanaan  kegiatan  yang  tidak  sesuai dengan rencana, realisasi penyerapan anggaran yang tidak maksimal dan berpotensi menimbulkan idle cash. Untuk itu perlu  dilakukan  suatu  pemetaan  agar  dapat  mengidentifikasi  penyebab  utama  atau  kendala  dalam  pelaksanaan anggaran dengan menggunakan metode clustering. Penelitian ini mencoba untuk menemukan cluster yang tepat dengan metode  clustering  algoritma  K-Means.  Hasil  yang  diharapkan,  yaitu  menemukan  model  cluster  yang  tepat  dalam pengukuran  efektivitas  pelaksanaan  anggaran  yang  dapat  digunakan  pada  saat  penentuan  alokasi  anggaran  dan mencegah idle cash pada anggaran Kementerian Agraria Dan Tata Ruang.
Kata Kunci : Efektivitas, Anggaran, K-means, Realisasi, Idle cash .

## PENDAHULUAN
Berdasarkan Peraturan Menteri Keuangan Republik  Indonesia  Nomor 195/PMK.05/2018  Tentang Monitoring dan Evaluasi Pelaksanaan Anggaran Belanja Kementerian Negara/Lembaga, monitoring dan evaluasi pelaksanaan  anggaran  belanja  K/L  dilakukan  untuk menjamin tiga aspek penting yaitu:
Efektivitas  pelaksanaan  anggaran,  efesiensi penggunaan  anggaran  dan  kepatuhan  terhadap  regulasi pelaksanaan anggaran. efektivitas pelaksanaan anggaran adalah  tercapainya  tujuan  program,  kegiatan,  belanja sesuai  dengan  rencana  yang  telah  ditetapkan  dalam dokumen pelaksanaan anggaran (DIPA) pada Kementerian  Negara/Lembaga  atau  satuan  kerja  secara akurat (Republik Indonesia, 2018).
VOL. 8 No. 1 Juni 2022
P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
14
Efektivitas Pelaksanaan Anggaran menjadi salah satu tolak ukur atas tingkat keberhasilan dari 517 satuan kerja pada Kementerian Agraria Dan Tata Ruang dalam menjalankan  tugas  dan  fungsinya.  Hal  tersebut  sangat rentan  terhadap  resiko  pencapaian  yang  tidak  optimal, yang  ditunjukan  oleh  perencanaan  keuangan  dan kegiatan  satuan  kerja  yang  kurang  baik  sehingga  tidak dapat  mendukung  kelancaran  pelaksanaan  kegiatan. Permasalahan  lain  yang  sering  kali  dihadapi  yaitu penentuan alokasi anggaran satuan kerja yang tidak tepat sehingga berakibat pada pelaksanaan kegiatan yang tidak sesuai  dengan  rencana,  realisasi  penyerapan  anggaran tidak maksimal dan berpotensi menimbulkan idle cash.
Untuk  itu  perlu  dilakukan  suatu  pemetaan  agar dapat  mengidentifikasi  penyebab  utama  atau  dalam pelaksanaan  anggaran  dengan  menggunakan  metode clustering.  Penelitian  difokuskan  untuk  menentukan cluster  yang  tepat  dengan  metode  clustering  algoritma K-Means  dalam  pengukuran  efektivitas  pelaksanaan anggaran  yang  dapat  digunakan  pada  saat  penentuan alokasi  anggaran  dan  dapat  mencegah  idle  cash  pada anggaran Kementerian Agraria Dan Tata Ruang.
Metode  clustering  telah  digunakan  oleh  Fajar Febrian  dan  Herusantoso  untuk  mengelompokan  data pencairan satuan kerja instansi pemerintah di Indonesia pada  tahun  2013,  penelitian  tersebut  bertujuan  untuk memberikan  gambaran  atas  karakteristik  satuan  kerja instansi  pemerintah  dan  memanfaatkan  informasi  yang di dapat untuk meningkatkan efektifitas pengelolaan kas pemerintah  (Fajar  Febrian  &  Herusantoso,  2015). Penelitian  lain  yang  juga  menggunakan  metode clustering  dilakukan  oleh  Apuilino  dkk  untuk mengetahui  jenis  pendapatan  daerah  yang  memberikan kontribusi yang cukup besar dalam retribusi pendapatan asli  pada  daerah  Kabupaten  Gresik  (Apuilino  et  al., 2021). Berikutnya penelitian oleh Novaliendry dkk  yang menggunkan  metode  clustering  dengan  algoritma  K- Means  dan  metode  forecasting  dengan  multiple  liner regression. Metode tersebut digunakan untuk mengklasifikasi dan identifikasi anggaran yang memiliki karakteristik  yang  sama  dan  dapat  memprediksi pendapatan  pada  tahun  berikutnya  (Novaliendry  et  al., 2015).
Penelitian  ini  difokuskan  untuk  menentukan cluster  yang tepat  dalam rangka  pengukuran  efektifitas pelaksanaan  anggaran,  data  yang  digunakan  yaitu realisasi anggaran  milik  Kementerian  Agraria dan Tata Ruang/Badan  Pertanahan  Nasional  dari  tahun  2018  s.d 2020.  Algoritma  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  K-Means,  yang merupakan  salah  satu  algoritma yang  sederhana  dan  umum  digunakan  (Monalisa  & Kurnia, 2019).
Untuk  menemukan  cluster  yang  paling  tepat, penelitian  ini  akan  melakukan  pengujian distance measure paling  optimal. Distance  measure digunakan untuk  menentukan  dua  objek  mirip  atau  tidak  mirip (Monalisa & Kurnia, 2019). Distance measure tersebut kemudian akan dibandingkan kualitas clusternya dengan mengunakan Silhoutte  Coefficient .  Kemudian  masing- masing hasilnya akan divisualisasikan dengan mengunakan Metode Elbow (Kiat et al., 2020).

## METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan pada penelitian ini untuk menemukan  cluster  yang  tepat  dalam  mengukur efektifitas  pelaksanaan  anggaran,  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Sumber: (Indah Dewi et al., 2022)
Gambar 1. Tahapan Pengukuran Efektifitas Pelaksanaan Anggaran Tahapan awal dimulai dari Bussines Understanding yaitu  memahami  proses  bisnis  dan permasalahan  yang  dihadapi  pada  saat  pelaksanaan anggaran. Tahapan yang kedua yaitu Data Understanding  adalah  mempelajari  data-data  apa  saja diperlukan dan akan dipergunakan dalam penelitian ini. Berikutnya Data  Preparation yaitu  proses  untuk menyiapkan  data  yang  akan  digunakan  pada penelitian ini dan proses selanjutnya adalah Clustering. Clustering yaitu suatu metode yang digunakan dalam mengelompokan  data-data  dengan  algoritma  tertentu. Proses  terakhir  adalah  visualisasi  dan analysis data dengan jumlah cluster yang tepat.

## Bussines Understanding
Bussines Understanding atau pemahaman terhadap  bisnis adalah  suatu tahapan  yang  diawali  dari memahami kebutuhan dan tujuan dalam sudut pandang penelitian secara menyeluruh. Mengenali masalah yang ada  dan  bagaimana  cara  menyelesaikan  permasalahan tersebut agar dapat mencapai tujuan (Budiyantara et al., 2020).
Pada tahapan pertama ini peneliti mencoba untuk memahami  permasalahan  yang  ada  dalam  pelaksanaan anggaran Kementerian Agraria Dan Tata Ruang selama tiga tahun berturut-turut yaitu dari tahun 2018-2020. Hal tersebut dapat dilakukan pada saat monitoring data pagu

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v8i1.126
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
dan realisasi seluruh satuan kerja dari Kementerian yang ada pada Aplikasi OM-SPAN.

## Data Understanding
Tahapan  berikutnya  yaitu Data  Understanding atau pemahaman terhadap data dengan cara mengumpulkan  data  yang  diperlukan  dalam  penelitian ini.  Data  kemudian  dianalisa  dengan  mendalam  agar menemukan  informasi  awal  yang  nantinya  dapat digunakan dan dievaluasi (Flinsetyadi, 2021).
Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  pemahaman terhadap  data  yang  diperlukan,  untuk  kemudian mengumpulkan  data  yang  relevan  dan  memiliki keterkaitan dengan tujuan penelitian. Adapun data yang digunakan  yaitu  data  pagu  dan  realisasi  anggaran Kementerian Agraria Dan Tata Ruang dari tahun 2019- 2020.

## Data Preparation
Pada  tahap  ini  peneliti  mengolah  data  yang didapat  dengan  beberapa  tahapan-tahapan  KDD ( Knowledge Data Discovery ) yaitu melakukan preposessing  data  berupa  pembersihan  terhadap  data ( data  cleaning ),  melakukan  integrasi  data  ( data integration ), melakukan pemilihan data ( data selection ) dan transformasi pada data (data transformation) (Asroni et  al.,  2018). Tools yang  digunakan  dalam  menunjang pengolahan  datanya  ialah  microsoft  excel.  Pada  tahap mempersiapkan  data,  dilakukan  juga  proses  inisialisasi dan juga perhitungan prosentase realisasi.

## Clustering
Pada  tahap  ini  penulis  menentukan  teknik  data mining yang digunakan untuk mengolah data yang sudah disiapkan  sebelumnya.  Teknik  yang  dilakukan  yaitu dengan clustering , yaitu mencari dan mengelompokkan data yang memiliki karakter yang serupa antara satu data dengan data yang lain (Anggara et al., 2016).

## A. K-Means
K-Means  merupakan  metode  non-hierarchical clustering  yang  diawali  dengan  menentukan  jumlah cluster  yang  diinginkan.  Setelah  mengetahui  jumlah cluster,  kemudian  proses cluster dilakukan  tanpa mengikuti  proses  hierarki  (Li  &  Wu,  2012).  Data clustering menggunakan  metode  K-Means  ini  secara umum  dilakukan  dengan  algoritma  dasar  sebagai berikut:
1. Menentukan nilai k.
2. Menentukan nilai k centroid dengan acak.
3. Hitung jarak pada tiap data ke tiap Centroid. Kalkulasi  tersebut  dapat  menggunakan
measure  distance untuk  menentukan  dua objek  yang  paling  menyerupai  atau  tidak menyerupai.  Untuk  menentukan  kemiripan tersebut  dapat  digunakan  pengukuran  yang disebut dengan distance measure . Euclidean  Distance adalah  salah  satu  dari distance  measure,  berikut  adalah  cara perhitungan  jarak  yang  dapat  dilihat  pada persamaan (1):
𝐷 1,2 (𝑋 2 , 𝑋 1 ) =   ‖𝑋 2 − 𝑋 1 ‖ 2 = √∑ (𝑋 2𝑗 − 𝑋 1𝑗 ) 2 𝑝 𝑗=1 ......(1) Di mana: 𝑝 = Dimensi Data X1 = Posisi titik 1
𝑋 2 = Posisi titik 2
4. Data akan di kelompokan berdasarkan jarak terdekat antara data dan centroid.
5. Pengulangan  proses  c  dan  d  sampai keseluruhan objek tidak dapat diklasifikasikan lagi (Sari et al., 2019).

## B. Elbow
Metode  Elbow adalah  suatu  metode  pendukung yang  dapat  membantu  dalam  menentukan  nilai  k  yang optimal  pada  penerapan  metode  K-Means.  Penerapan metode  ini  memiliki  fokus  pada  persentase  varian sebagai fungsi dari jumlah Cluster. Untuk mencari nilai k yang optimal maka nilai k akan dicek satu persatu dan akan dicatat nilai SSE ( Sum Square Error ).
Nilai  SSE  adalah  jumlah  rata-rata  dari  Jarak Euclidean  pada  setiap  titik  terhadap  Centroid.  Bentuk pada  diagram  akan  dilihat  dari  titik  titik  yg  mengarah turuh kemudian membuat suatu lekukan dan setelahnya landai.  Maka  k  dapat  ditentukan  pada  saat  lekukan menuju landai.

## C. Phyton
Menerapkan clustering dengan  menggunakan Phyton  pada Jupyter  Notebook memiliki  tujuan  untuk memberikan  kemudahan  dalam  melakukan  proses  data yang dalam jumlah besar dan library yang dimiliki dapat memberi  kemudahan  pada  saat  pengolahan  data  dan visualisasinya.
Pada  penelitian  ini,  peneliti  akan  menentukan cluster yang  tepat  dengan  metode  clustering  algoritma K-Means dan menentukan jumlah cluster yang optimal dengan menggunakan Metode Elbow dalam pengukuran efektivitas pelaksanaan anggaran yang dapat digunakan pada  saat  penentuan  alokasi  anggaran  dan  dapat
VOL. 8 No. 1 Juni 2022
P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
16
mencegah idle cash pada anggaran Kementerian Agraria Dan Tata Ruang.
Visualisasi dan Analysis Data. Hasil Clustering kemudian akan di visualisasikan dengan  scater  plot  untuk  dapat  melihat  perbandingan hasil cluster yang  paling  tepat.  Agar  dapat  membantu dalam  proses  analisa  data  yang  dapat  mengukur efektifitas dari pelaksanaan anggaran pada Kementerian Agraria dan Tata Ruang/Badan Pertanahan Nasional.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah melewati tahapan Data Preparation maka data akan di proses dan di analisa dengan menggunakan IDE  Jupiter  Notebook  Python yang  diawali  dengan mengolah data menggunakan metode K-Means . Berikut ini  adalah  proses  clustering  data  dengan  menggunakan K-Means.
Sumber: (Indah Dewi et al., 2022) Gambar 2. Proses Pemanggilan Dataset
Sumber: (Indah Dewi et al., 2022) Gambar 3. Atribut Dataset
Pada Gambar 2 dan 3 dilakukan untuk memanggil dataset  Penyerapan  Anggaran  untuk  berikutnya  dapat dilakukan  transformasi  linier  pada  data  asli  dengan normalisasi  MinMaxScaler.  Perintah  Normalisasi  pada Gambar 10 ini mengubah nilai asli ke berbagai nilai baru dengan yaitu 0 sampai dengan 1.
Sumber: (Indah Dewi et al., 2022) Gambar 4. Normalisasi MinMaxScaler
Kemudian untuk menentukan k, dilakukan Elbow Method  pada  masing-masing  data  disetiap  triwulannya dan  diperoleh  hasil  k=4  yang  ditunjukan  pada  garis putus-putus seperti pada Gambar 5, 6, 7 dan 8.
Sumber: (Indah Dewi et al., 2022) Gambar 5. Hasil Elbow Method Triwulan I Tahun 2019
Pada Gambar 5, menunjukan hasil k optimal dari garis putus-putus Elbow Method yaitu k=4, sehubungan dengan  hal  tersebut  maka  pada  triwulan  I  tahun  2019 menggunakan 4 cluster.
Sumber: (Indah Dewi et al., 2022) Gambar 6. Hasil Elbow Method Triwulan II Tahun 2019

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v8i1.126
Berikutnya pada Gambar 6, penerapan dari Elbow method pada  triwulan  II tahun  2019 nilai  yang  optimal berada pada cluster 4.
Sumber: (Indah Dewi et al., 2022) Gambar 7. Hasil Elbow Method Triwulan III Tahun 2019
Kemudian  pada  Gambar  7,  Elbow  Method  pada triwulan  III  tahun  2019  menunjukan  k  paling  optimal yaitu cluster 4.
Sumber: (Indah Dewi et al., 2022) Gambar 8. Hasil Elbow Method Triwulan IV Tahun 2019
Hasil k yang paling optimal pada Gambar 8 yaitu 4  juga  diperoleh  pada  penerapan  elbow  method  pada triwulan  IV  tahun  2019,  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  nilai  yang  optimal  untuk  menggunakan  jumlah cluster yaitu sebanyak 4.
Setelah  k  diperoleh  yaitu  4  maka  dilanjutkan proses visualisasi K-Means dengan menggunakan scater plot  pada data di  tiap triwulannya  agar  terlihat  cluster- cluster yang terbentuk. Berikut adalah gambaran cluster yang terbentuk pada tahun 2019.
Sumber: (Indah Dewi et al., 2022) Gambar 9. Hasil Visualisasi Clustering Triwulan I Tahun 2019
Pada  Gambar  9,  gambaran  4  cluster  yang terbentuk dapat mengidentifikasi jenis kategori dari tiap clusternya pada triwulan I tahun 2019. Cluster 2 dengan warna  hijau  menggambarkan  bahwa  capaian  realisasi tertinggi,  kemudian  cluster  3  yang  berwarna  merah capaian  realisasi  sedang,  berikutnya cluster 1  yang berwarna  orange  menggambarkan  capaian  realisasi rendah dan cluster 0 dengan warna biru menggambarkan capaian sangat rendah.
Sumber: (Indah Dewi et al., 2022) Gambar 10. Hasil Visualisasi Clustering Triwulan II Tahun 2019
VOL. 8 No. 1 Juni 2022
P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
18
Pada  Gambar  10,  gambaran  4  cluster  yang terbentuk dapat mengidentifikasi jenis kategori dari tiap cluster nya pada triwulan II tahun 2019. Cluster 1 dengan warna  orange  menggambarkan  bahwa  capaian realisasi tertinggi,  kemudian  cluster  2  yang  berwarna  hijau capaian  realisasi  sedang,  berikutnya cluster 0  yang berwarna biru menggambarkan capaian realisasi rendah dan  cluster  3  dengan  warna  merah  menggambarkan capaian sangat rendah.
Sumber: (Indah Dewi et al., 2022) Gambar 11. Hasil Visualisasi Clustering Triwulan III Tahun 2019
Berikutnya pada Gambar 11, gambaran 4 cluster yang terbentuk dapat mengidentifikasi jenis kategori dari tiap  clusternya  pada  triwulan  III  tahun  2019.  Cluster  I dengan  warna  orange  menggambarkan  bahwa  capaian realisasi  tertinggi,  kemudian  cluster  3  yang  berwarna merah  capaian  realisasi  sedang,  berikutnya  cluster  0 yang  berwarna  biru  menggambarkan  capaian  realisasi rendah dan cluster 2 dengan warna hijau menggambarkan capaian sangat rendah.
Sumber: (Indah Dewi et al., 2022) Gambar 12. Hasil Visualisasi Clustering Triwulan IV Tahun 2019
Pada  Gambar  12,  gambaran  4  cluster  yang terbentuk dapat mengidentifikasi jenis kategori dari tiap clusternya  pada  triwulan  IV  tahun  2019. Cluster 0 dengan  warna  biru  menggambarkan  bahwa  capaian realisasi  tertinggi,  kemudian cluster 2  yang  berwarna hijau capaian realisasi sedang, berikutnya cluster 3 yang berwarna  merah  menggambarkan  capaian  realisasi rendah dan cluster 1 dengan warna orange menggambarkan capaian sangat rendah. Visualisasi scater  plot pada  Gambar  9,  10,  11  dan  12 menunjukan bahwa pada tiap triwulannya membentuk 4 cluster  yang  menggambarkan  kategori  yang  berbeda- beda yang dapat disimpulkan pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Hasil Clustering dari Triwulan I s.d IV Tahun 2019
TW Cluster dan Kategori 0 1 2 3 I 5175 Tinggi 1339 Sedang 155 Sangat Renda 440 Rendah II 2348 Sedang 578 Sangat Rendah 1243 Rendah 2940 Tinggi III 2177 Tinggi 1407 Sangat Rendah 1847 Sedang 1678 Rendah IV 3361 Tinggi 768 Sangat Rendah 1576 Sedang 1404 Rendah Sumber: (Indah Dewi et al., 2022)
Dari  uji  coba  yang  telah  dilakukan  diatas  pada data  triwulan  I  s.d  IV  tahun  2019,  hal  tersebut  juga dilakukan  pada  data  triwulan  1  s.d  IV  tahun  2020. Diawali dengan  mencari nilai  k  dengan Elbow  Method seperti pada Gambar 13, 14, 15 dan 16.
Sumber: (Indah Dewi et al., 2022) Gambar 13. Hasil Elbow Method Triwulan I Tahun
2020

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v8i1.126
Pada Gambar 13, menunjukan hasil k optimal dari garis putus-putus Elbow Method yaitu k=4, sehubungan dengan  hal  tersebut  maka  pada  triwulan  I  tahun  2020 menggunakan 4 cluster .
Sumber: (Indah Dewi et al., 2022) Gambar 14. Hasil Elbow Method Triwulan II Tahun 2020
Berikutnya  pada  Gambar  14,  penerapan  dari Elbow  method pada  triwulan  II  tahun  2020  nilai  yang optimal  ditunjukan  oleh  garis  putus-putus  yaitu  berada pada cluster 4.
Sumber: (Indah Dewi et al., 2022) Gambar 15. Hasil Elbow Method Triwulan III Tahun 2020
Kemudian pada Gambar 15, Elbow Method pada triwulan  III  tahun  2020  menunjukan  k  paling  optimal yaitu cluster 4.
Sumber: (Indah Dewi et al., 2022)
Gambar 16. Hasil Elbow Method Triwulan IV Tahun 2020
Hasil  k  yang  paling  optimal  pada  Gambar  16 yaitu  4  juga  diperoleh  pada  penerapan elbow  method pada triwulan IV tahun 2020. Dari hasil pencarian nilai k dengan Elbow Method pada Gambar 13, 14, 15, dan 16 dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  yang  optimal  untuk menggunakan  jumlah  cluster  yaitu  sebanyak  4. Selanjutnya  dilanjutkan  proses  visualisasi  K-Means dengan  menggunakan  scater  plot  pada  data  di  tiap triwulannya agar terlihat cluster-cluster yang terbentuk. Berikut  adalah  gambaran  cluster  yang  terbentuk  pada tahun 2020.
Sumber: (Indah Dewi et al., 2022) Gambar 17. Hasil Visualisasi Clustering Triwulan I Tahun 2020
VOL. 8 No. 1 Juni 2022
P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
20
Pada  Gambar  17,  gambaran  4  cluster  yang terbentuk dapat mengidentifikasi jenis kategori dari tiap cluster nya pada triwulan I tahun 2020. Cluster 1 dengan warna orange menggambarkan bahwa capaian realisasi tertinggi,  kemudian  cluster  2  yang  berwarna  hijau capaian  realisasi  sedang,  berikutnya  cluster  3  yang berwarna  merah  menggambarkan  capaian  realisasi rendah dan cluster 0 dengan warna biru menggambarkan capaian sangat rendah.
Sumber: (Indah Dewi et al., 2022) Gambar 18. Hasil Visualisasi Clustering Triwulan II Tahun 2020
Pada  Gambar  18,  gambaran  4 cluster yang terbentuk dapat mengidentifikasi jenis kategori dari tiap cluster nya pada triwulan II tahun 2020. Cluster 2 dengan warna  hijau  menggambarkan  bahwa  capaian  realisasi tertinggi,  kemudian  cluster  1  yang  berwarna  orange capaian  realisasi  sedang,  berikutnya cluster 3  yang berwarna  merah  menggambarkan  capaian  realisasi rendah dan cluster 0 dengan warna biru menggambarkan capaian sangat rendah.
Sumber: (Indah Dewi et al., 2022) Gambar 20. Hasil Visualisasi Clustering Triwulan IV Tahun 2020
Pada  Gambar  20,  gambaran  4 cluster yang terbentuk dapat mengidentifikasi jenis kategori dari tiap cluster nya  pada  triwulan  IV  tahun  2020.  Cluster  0 dengan  warna  biru  menggambarkan  bahwa  capaian realisasi  tertinggi,  kemudian cluster 2  yang  berwarna hijau capaian realisasi sedang, berikutnya cluster 3 yang berwarna  merah  menggambarkan  capaian  realisasi rendah dan cluster 1 dengan warna orange menggambarkan capaian sangat rendah.
Visualisasi  dengan scater  plot pada  Gambar 23, 24, 25 dan 26 menunjukan bahwa pada tiap triwulannya membentuk  4  cluster  yang  menggambarkan  kategori yang berbeda-beda yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Clustering dari Triwulan I s.d IV Tahun
2020 TW Cluster dan Kategori 0 1 2 3 I 5782 Tinggi 572 Rendah 532 Sangat Rendah 1739 Sedang II 4101 Tinggi 1691 Rendah 752 Sangat Rendah 2081 Sedang III 2118 Rendah 2403 Tinggi 2221 Sedang 1883 Sangat Rendah IV 5242 Tinggi 712 Sangat Rendah 1545 Sedang 1126 Rendah Sumber: (Indah Dewi et al., 2022)
Dari  Tabel  1  dan  2  dapat  diketahui  metode  K- Means  dengan  k=4  dapat  membentuk  kelompok berdasarkan realisasi output/KRO pada satuan kerjanya.

## KESIMPULAN
Hasil yang diperoleh berdasarkan clustering yang dilakukan pada dataset KRO/ Output yang dimiliki oleh 517 satuan kerja pada TA 2019 dan TA 2020, ditemukan bahwa terdapat 4 cluster yang terbentuk dengan kategori cluster tinggi, cluster sedang, cluster rendah dan cluster sangat  rendah.  Dari  keempat cluster yang  terbentuk diketahui  bahwa  empat  cluster  tersebut  dapat  menjadi indikator  pengukuran  efektifitas  pelaksanaan  anggaran yang  mana cluster sangat  rendah  dan  rendah  menjadi salah  satu  penyebab  capaian  penyerapan  realisasi anggaran menjadi tidak efektif.

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v8i1.126
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Dari  data  diatas,  terdapat  sepuluh Output /KRO yang  mendominasi  penyebab  capaian  penyerapan realisasi  anggaran  tidak  efektif  pada  kategori  sangat rendah dan rendah sampai dengan triwulan IV pada TA 2019 berupa layanan perkantoran, pembinaan/ sosialisasi/  evaluasi/  konsultasi,  layanan  pertanahan bidang hubungan hukum keargariaan, layanan pertanahan bidang penataan agraria, penanganan perkara tanah dan ruang, layanan pertanahan bidang infrastruktur keargariaan,  penanganan  dan  penyelesaian  kasus pertanahan,  data  pengendalian  hak  atas  tanah/DPAT, pemberdayaan  masyarakat,  dan  layanan  dukungan manajemen satker. Sedangkan pada tahun TA 2020 yang menjadi  penyebab  capaian  penyerapan  realisasi anggaran  tidak  efektif  pada  tahun  2020  berupa pembinaan/  sosialisasi/  evaluasi/  konsultasi,  layanan pertanahan bidang penataan agraria, layanan pertanahan bidang hubungan hukum keargariaan, layanan dukungan manajemen  satker,  pembinaan,  pemantauan  dan sosialisasi pengadaan tanah, penanganan dan penyelesaian  kasus  pertanahan,  data  pengendalian  hak atas tanah/DPAT, berita acara penyuluhan, dan layanan pertanahan  bidang  pengadaan  tanah.  Dari  sepuluh Output/KRO  diatas  yang  menjadi  penyebab  capaian penyerapan  realisasi  anggaran  tidak  efektif  pada  tahun TA  2019  dan  TA  2020  terdapat  8 Output /KRO  yang sama dengan pencapaian realisasinya rendah dan sangat rendah, sehingga hal tersebut memerlukan analisa lebih lanjut  untuk  penggunaan Output /KRO  dimaksud  di tahun berikutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggara, M., Sujiani, H., & Helfi, N. (2016). Pemilihan Distance  Measure  Pada  K-Means  Clustering Untuk  Pengelompokkan  Member  Di  Alvaro Fitness. Jurnal  Sistem  Dan  Teknologi  Informasi , 1 (1), 1–6.
Apuilino,  F.,  Seno,  I.,  Achmadi,  S.,  &  Industri,  F.  T. (2021). Penerapan  Metode  Clustering  Pada Analisis  Realisasi  Pendapatan  Asli  Daerah Dengan Algoritma K-Means . 5 (2).
Asroni,  A.,  Fitri,  H.,  &  Prasetyo,  E.  (2018).  Penerapan Metode  Clustering  dengan  Algoritma  K-Means pada  Pengelompokkan  Data  Calon  Mahasiswa Baru  di  Universitas  Muhammadiyah  Yogyakarta (Studi  Kasus:  Fakultas  Kedokteran  dan  Ilmu Kesehatan,  dan  Fakultas  Ilmu  Sosial  dan  Ilmu Politik). Semesta Teknika , 21 (1), 60–64. https://doi.org/10.18196/st.211211.
Budiyantara, A., Irwansyah, I., Prengki, E., Pratama, P. A.,  &  Wiliani,  N.  (2020).  Komparasi  Algoritma Decision  Tree,  Naive  Bayes  Dan  K-Nearest Neighbor  Untuk  Memprediksi  Mahasiswa  Lulus Tepat Waktu. JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan Dan
Teknologi Komputer) , 5 (2), 265–270. https://doi.org/10.33480/jitk.v5i2.1214
Fajar  Febrian,  G.,  &  Herusantoso,  K.  (2015).
Karakterisasi  Satuan  Kerja  Instansi  Pemerintah Untuk Meningkatkan Efektifitas Pengelolaan Kas Menggunakan Teknik data mining . 12. Indah Dewi Murti Suyoto ,Tri Rachmadi, L. T. P. (2022).
Menentukan Cluster Yang Tepat Dengan K-Means Dalam Rangka Mengukur Efektivitas Pelaksanaan Anggaran  Pada  Kementerian  Agraria  Dan  Tata Ruang/Badan Pertanahan Nasional .
Kiat,  A.  B.  H.,  Azhar,  Y.,  &  Rahmayanti,  V.  (2020).
Penerapan  Metode  K-Means  Dengan  Metode Elbow Untuk Segmentasi Pelanggan
Menggunakan  Model  Rfm(Recency,  Frequency,
&  Monetary). Jurnal  Repositor , 2 (7),  945. https://doi.org/10.22219/repositor.v2i7.973
Li, Y., & Wu, H. (2012). A Clustering Method Based on K-Means Algorithm. Physics Procedia , 25 , 1104– 1109. https://doi.org/10.1016/j.phpro.2012.03.206
Monalisa, S., & Kurnia, F. (2019). Analysis of DBSCAN and  K-means  algorithm  for  evaluating  outlier  on RFM  model  of  customer  behaviour. Telkomnika (Telecommunication  Computing  Electronics  and Control) , 17 (1),  110–117.  https://doi.org/10. 12928/TELKOMNIKA.v17i1.9394
Novaliendry,  D.,  Hendriyani,  Y.,  Yang,  C.  H.,  & Hamimi,  H.  (2015).  The  optimized  K-means clustering  algorithms  to  analyzed  the  budget revenue  expenditure  in  Padang. International Conference  on  Electrical Engineering,  Computer Science and Informatics (EECSI) , 2 (August), 61– 66. https://doi.org/10.11591/eecsi.v2i1.771 Republik  Indonesia.  (2018). Peraturan  Menteri Keuangan  Republik  Indonesia  Nomor  195 /PMK.05/2018  Tentang  Monitoring  dan Evaluasi Pelaksanaan  Anggaran  Belanja  Kementerian Negara/Lembaga .
Sari,  D.  P.,  Rosadi,  D.,  Effendie,  A.  R.,  &  Danardono. (2019).  K-means  and  bayesian  networks  to determine  building  damage  levels. Telkomnika (Telecommunication  Computing  Electronics  and Control) , 17 (2),  719–727.  https://doi.org/10. 12928/Telkomnika.V17I2.11756.
VOL. 8 No. 1 Juni 2022
P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
22