## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6475

## Penerapan Algoritma K-Medoids Pada Clustering Penerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT)
Tiara Ramayanti, Elin Haerani * , Jasril, Lola Oktavia
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia, Kota, Indonesia
Email: 1 tiararamayantii@gmail.com, 2,* elin.haerani@uin-suska.ac.id, 3 jasril@uin-suska.ac.id, 4 lola.oktavia@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: elin.haerani@uin-suska.ac.id
Abstrak− Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT)  merupakan  bantuan  yang  disalurkan  pemerintah  kepada  masyarakat  kurang mampu untuk meringankan beban keuangan yang semakin membebani kehidupan mereka. Dalam beberapa kasus, ditemukan banyaknya  masyarakat  yang  menerima  BPNT  tidak  tetap  sasaran  sehingga  diperlukan  analisis  pola  karakteristik  penerima BPNT agar bantuan menjadi tepat sasaran. Banyaknya kriteria yang harus dipertimbangkan untuk mengetahui masyarakat yang berhak menerima BPNT maka diperlukan algoritma yang tepat dalam mementukan cluster yang tepat dalam menganalisis pola karakteristik.  Penelitian  ini  menerapkan  algoritma  K-Medoids  dalam  mengelompokkan  data  BPNT  yang  diperoleh  dari penelitian Firza Syahputra pada tahun 2020-2021 dengan jumlah 732 data yang terdiri dari 42 atribut,namun hanya digunakan 25  atribut  sebagaimana  yang  terdapat  pada  Pedoman  Umum  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  2019,  sehingga  pemerintah  dapat mempertimbangkan faktor-faktor yang menjadi karakteristik penerima bantuan.  Indikator pengujian  Silhouette Coefficient diterapakan untuk memaksimalkan hasil clustering. Hasil clustering yang diperoleh adalah terbentuk 3 pengelompokan dengan koefisien Silhouette 0.4439221599010089. Hasil analisis menunjukkan bahwa bahwa clustering yang dilakukan menggunakan algoritma K-medoids adalah dapat diasumsikan bahwa cluster mengelompok berdasarkan pengelompokan Cluster 0  berhak menerima, Cluster 1 dipertimbangkan dan Cluster 2 tidak berhak menerima BPNT.
Kata Kunci: Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT); Clustering; K-Medoids; Silhouette Coefficient
Abstract− Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) is assistance distributed by the government to underprivileged communities to ease the financial burden that is increasingly burdening their lives. In a number of cases, it was found that the number of people who  received  BPNT  was  not  properly  targeted,  so  it  was  necessary  to  analyze  the  pattern  of  the  characteristics  of  BPNT recipients so that the assistance was right on target. There are many criteria that must be considered to determine the people who  are  entitled  to  receive  BPNT,  so  an  appropriate  algorithm  is  needed  to  determine  the  right  cluster  when  analyzing characteristic  patterns.  This  study  applies  the  K-Medoids  algorithm  to  classify  BPNT  data obtained  from  Firza Syahputra's research  in  2020–2021,  with  a  total  of  732  attributes,  so  that  the  government  can  consider  the  factors  that  characterize beneficiaries. Perform tests using the Silhouette coefficient, which is useful for maximizing clustering results. The clustering result is three clusters, and the silhouette coefficient is 0.4439221599010089. The results of the analysis show that clustering performed using the K-Medoids algorithm can assume that clusters are grouped according to grouping: cluster 0 is eligible to receive BPNT, cluster 1 is considered, and cluster 2 is not eligible to receive BPNT.
Keywords : Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT); Clustering; K-Medoids; Silhouette Coefficient

## 1. PENDAHULUAN
Sebagai  negara  berkembang,  kemiskinan  menjadi  masalah  yang  sering  terjadi  di  Indonesia [1].  Kemiskinan merujuk  pada  kondisi  ketika  individu,  keluarga,  atau  komunitas  cukup  akses  terhadap  sumber  daya  ekonomi, seperti pendapatan, pekerjaan yang layak, pangan, perumahan, pendidikan, layanan kesehatan, dan fasilitas dasar lainnya.  Kemiskinan  dapat  menyebabkan  kondisi  hidup  yang  sulit,  ketidakstabilan  ekonomi,  serta  terbatasnya kesempatan untuk mencapai potensi penuh dan meningkatkan kesejahteraan. Badan Pusat Statistik (BPS) mencatat penduduk miskin yang dirilis pada September 2022 sebesar 9,57% yaitu mencapai 26,36 juta jiwa [2]. Tingkat pengangguran,  pertumbuhan  ekonomi,  pertumbuhan  penduduk,  indeks  pembangunan  manusia,  ketimpangan distribusi pendapatan semuanya mempengaruhi kemiskinan pada saat yang bersamaan [3]. Kemiskinan di suatu Negara memang harus dianggap sebagai masalah serius, karena kemiskinan membuat banyak orang Indonesia sulit memenuhi kebutuhan hidup saat ini [4].
Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT)  adalah  bantuan  guna  meringankan  beban  keuangan  yang  semakin membebani kehidupan mereka yang diberikan oleh   pemerintah.  Untuk menentukan layak atau tidaknya warga negara untuk menerima BPNT pemerintah menggunakan kriteria sebagai berikut. 1) kondisi hidup 2) pendapatan bulanan dan 3) tanggungan. Pemerintah desa dapat memeriksa urutan kelayakan dan membuat keputusan tentang hal itu dengan menganalisis kriteria tersebut yang diatur dalam Peraturan Presiden tentang Penyaluran Bantuan Pendapatan Nomor 63 Tahun 2017 [5].
Untuk  melindungi  rakyat  dari  kemiskinan  pemerintah  melakukan  perlindungan  sosial  dengan  cara memberikan BPNT. Program BPNT bertujuan untuk meringankan beban seseorang untuk memenuhi kebutuhan pangan  dan  memberikan  gizi  yang  seimbang.  Dengan  adanya  penyaluran  BPNT  yang  diberikan  kepada masyarakat. Kebutuhan sembako tersebut akan diarahkan ke daerah atau desa yang membutuhkan. Dalam BPNT, bantuan  pangan  diberikan  dalam  bentuk  kartu  elektronik  atau  kartu  sembako  yang  diberikan  kepada  penerima manfaat. Kartu ini berisi saldo yang dapat digunakan untuk membeli bahan pangan di warung atau toko pangan yang telah bekerja sama dengan program BPNT. Penerima manfaat dapat memilih dan membeli bahan pangan yang mereka butuhkan sesuai dengan saldo yang tersedia di kartu. BPNT merupakan langkah awal pemerintah

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6475
dalam  menyelesaikan  masalah  kemiskinan  dan  ketimpangan  akses  terhadap  pangan  di  Indonesia.  Dinas  Sosial Kota Pekanbaru menentukan siapa yang berhak menerima BPNT. Namun data yang banyak menyebabkan Dinas Sosial  Kota  Pekanbaru  kesulitan  menjalankan  program  ini  sehingga  dikhawatirkan  BPNT  diberikan  kepada masyarakat yang tidak berhak menerimanya [6].
Data mining adalah metode di mana data yang diperoleh diproses untuk mengetahui model data sehingga informasi yang tersembunyi dapat diekstraksi dari data tersebut [7]. Pada data mining terdapat salah satu teknik yang  digunakan  dalam  pengolahannya  yaitu  KDD  (Knowledge  Discovery  in  Databases ). KDD  merupakan kegiatan multidisiplin yang berkaitan dengan suatu metodologi untuk memperoleh ilmu pengetahuan  [8]. Tahapan awal nya dimulai dengan studi literatur yang dilanjutkan dengan pengumpulan data. Pengumpulan data mungkin memerlukan  penggunaan  perangkat  keras  khusus,  tenaga  kerja  manual,  atau  alat  perangkat  lunak  untuk mengumpulkan dokumen.
Selanjutnya  dilakukan  pemilihan  atribut  yaitu  ukuran  data  dikurangi  melalui  pemilihan  subset  data  dan pemilihan  subset  atribut.  Kemudian,  Pembersihan  data,  menghilangkan  noise  dan  ketidakonsistenan  atau ketidakrelevanan  data  [5]  dan  Transformasi  data,  menyesuaikan  dengan  format  pemrosesan  data  mining,  data diubah atau digabungkan menjadi format yang dibutuhkan [9].
K-medoids adalah metode pengelompokan data mining non-hierarkis berbasis partisi yang menggunakan medoid sebagai pusat cluster [10]. Indikator  pengujian yang digunakan adalah Silhouette Cofficient (SC) yang menilai klaster berdasarkan ukuran jarak rata-rata antara satu titik data dengan titik data lainnya dalam klaster yang sama (kohesi) dan jarak rata-rata antar klaster yang berbeda (pemisahan) [11]. Metode ini ialah kombinasi dari proses  kohesi  dan  pemisahan.  Kohesi  mengukur  kedekatan  objek  dalam  suatu  cluster,  sedangkan  segregasi mengukur kedekatan antar cluster pembentuk [12].
Syed  Ali  Abbas  dkk  (2020)  menyatakan  dalam  penelitiannya  mengenai  Analisis  Cluster  pada  Data Kelahiran yang Dikumpulkan di Kota Muzaffarabad, Kashmir bahwa algoritma K-Medoids unggul dari K-Means dengan  tingkat  akurasi  K-means,  K-medoids  dan  Rank  K-medoids  rata-rata  masing-masing  adalah  67,58%, 69,58%  dan  72,64%  [13].  Mahdi  Hashemzadeh  dkk  (2019)  berhasil  mengidentifikasi  wilayah  dalam  kerangka input,  yang  kemungkinan  besar  merupakan  nyala  api  dengan  memanfaatkan  fitur  warna  api  menggunakan algoritma ICA K-Medoids [14].
Dalam  penelitian  pengelompokkan  kurva  laktasi  (LC)  sapi  Holstein  di  beberapa  cluster  berdasarkan karakteristik pemerahannya dan untuk mengetahui perbedaan fisiologis antar cluster, Mingyung Lee dkk (2020) berhasil mengelompokkan data laktasi individu dengan karakteristik pemerahan yang serupa [15]. Teknologi IoT, Big  data,  dan  sensor,  data  multivariat  sangat  besar  dan  tidak  dapat  melakukan  analisis  dengan  pendekatan tradisional sehingga Sivadi dkk (2019) mengembangkan algoritma K-Medoids untuk analisis data yang berukuran besar  dan  memperoleh  hasil  yang  menggembirakan  untuk  waktu  komputasi,  NMI,  kemurnian  dan  akurasi pengelompokan [16].
Selain  itu,  Soumita  Modak  dkk  (2020)  menggunakan  pengelompokan  k  -medoids  untuk  mengungkap kelompok  berbeda  dari  1318  bintang  variabel  di  Galaksi  berdasarkan  kurva  cahayanya,  di  mana  setiap  kurva cahaya mewakili grafik kecerahan bintang terhadap waktu memperoleh dua kelompok biner gerhana optimal yang sesuai dengan sistem masif yang terang dan sistem yang lebih redup dan kurang masif [17]. Febiyaanti Alfiah dkk (2022)  dalam  kajian  analisis  k-medoids  cluster  tahun  2020  berdasarkan  indikator  kemiskinan  di  Jawa  Timur, membagi daerah/kota dengan karakteristik yang sama menjadi dua kelompok sesuai dengan indikator kemiskinan di Jawa Timur, dan masing-masing kelompok memiliki karakteristik karakteristik sendiri [18].
Jefri  Arianto  (2019)  dalam  penelitiannya  dengan  menggunakan  data  mining,  penduduk  miskin  di  desa Sambirejo Timur diklasifikasikan melalui algoritma k-medoids, dan ditemukan bahwa pekerjaan, status keluarga, jumlah tanggungan keluarga, dan pendapatan bulanan merupakan faktor yang mempengaruhi yang menentukan siapa  yang  dapat  menerima  subsidi.  pemerintahan  desa.  Keempat  faktor  tersebut  digunakan  untuk mengelompokkan masyarakat kurang beruntung di Desa Sambierejo Timur [19].
Perkembangan  algoritma  K-Medoids  dalam  beberapa  penelitian  sebelumnya  memberikan  hasil  yang optimal sehingga membuat peneliti mengusulkan algoritma K-Medoids dalam pengelompokan penerima BPNT. Penelitian ini menggunakan data dari penelitian Firza Syahputra pada tahun 2020-2021 yang berjumlah 732 data terdiri  dari  42  atribut  [6]  namun  digunakan  25  atribut  dalam  menentukan  pola  karakteristik  penerima  BPNT sebagaimana yang terdapat pada Pedoman Umum Bantuan Pangan Non Tunai 2019 [20].
Analisis mendalam terhadap pola karakteristik penerima yang tidak tepat sasaran seperti identifikasi faktor- faktor  yang  memengaruhi  ketidaksesuaian  tersebut,  kesalahan  dalam  pengumpulan  data,  perubahan  status ekonomi,  atau  perubahan  dalam  komposisi  rumah  tangga.  Dengan  memahami  pola  ini,  dapat  dilakukan penyesuaian yang lebih baik dalam penentuan penerima. Banyaknya kriteria yang harus dipertimbangkan untuk mengetahui  masyarakat  yang berhak  menerima  BPNT  membuat  Dinas  Sosial  Kota  Pekanbaru  kesulitan  dalam menjalankan program BPNT maka diperlukan metode data mining dalam menganalisis pola karakteristik penerima BPNT. Oleh karena itu, penulis akan  menerapkan algoritma K-Medoids dalam  clustering data BPNT sehingga pemerintah dapat mempertimbangkan faktor-faktor yang menjadi karakteristik penerima bantuan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6475

## 2.1 Tahapan Penelitian
Teknik  KDD  (Knowledge  Discovery  in  Databases)  adalah  proses  yang  melibatkan  langkah-langkah  sistematis untuk  mengekstraksi  pengetahuan  yang  berharga  dan  berarti  dari  data  yang  ada..  Adapun  tahapan  KDD  yang diadopsi untuk penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Identifikasi Masalah Pengumpulan Data Data Selection (Pemilihan Atribut yang diperlukan) Pra-Processing (Cleaning dan Transformasi data) Implementasi K-Medoids Clustering Evaluasi menggunakan Davies Bouldin Index (DBI) Kesimpulan
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1.1 Pengumpulan Data
Metodologi pengumpulan data memainkan peran penting dalam memastikan validitas, reliabilitas, dan relevansi data yang dikumpulkan. Data penerima BPNT diperoleh dari penelitian Firza Syahputra pada tahun 2020-2021 dengan  jumlah 732 data  dan memiliki 42 atribut.

## 2.1.2 Data Selection
Pada tahapan ini data awal memiliki 42 atribut dengan jumlah data 732 data berubah menjadi 25 atribut dengan jumlah  data  732  data.  Atribut  yang  dihilangkan  berjumlah  17  atribut  dikarenakan  Dinas  Sosial  hanya menggunakan  25  atribut  dalam  menetukan  penerima  bantuan  pangan  BPNT.  Adapun  atribut  yang  digunakan adalah status penguasaan tempat tinggal, luas lantai, jenis sumber air minum, jenis dinding terluas, bahan bakar masak, jenis lantai terluas, sumber penerangan utama, daya yang terpasang, , fasilitas BAB, pemanas air, lemari es/  kulkas,  televisi,  AC,  telepon  gengam,  emas  atau  perhisan,  komputer/  laptop,  mobil,  sepeda,  sepeda  motor, lahan, rumah di tempat lain, perahu motor, perahu, motor tempel.

## 2.1.3 Pre-Processing
Tahapan preprocessing dibagi menjadi dua bagian yaitu:
a. Data  Cleaning,  merupakan  proses  mempersiapkan  dan  membersihkan  data  mentah  (raw  data)  sebelum dianalisis  atau  dimodelkan.  Tujuan  dari  data  cleaning  adalah  untuk  memastikan  data  yang  digunakan berkualitas  tinggi,  bebas  dari  kesalahan,  inkonsistensi,  dan  missing  values.  Pada  tahap  ini  dilakukan pembersihan data yang bernilai null dan kosong sehingga jumlah data berubah menjadi 683 data.
b. Data Transformation, merupakan proses mengubah atau mengolah data dalam bentuk tertentu agar lebih sesuai untuk  analisis  atau  pemodelan.  Tahap  ini  dilakukan  dengan  mengubah  data  yang  berformat  huruf  menjadi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6475
angka. Terdapat 24 paremeter yang berformat nominal, pada tahap ini diubah semuanya dalam format numerik. Proses transformasi dijabarkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Transformasi Data Atribut Sub Atribut Nilai perubahan Status penguasaan tempat tinggal dinas 5 milik sendiri 4 bebas sewa 3 kontrak/sewa 2 lainnya 1 Jenis sumber air minum kemasan bermerk 10 kemasan bermerk isi ulang 9 isi ulang 8 leding enceran 7 leding meteran 6 sumur bor pompa 5 sumur terlindungi 4 sumur tidak terlindungi 3 mata air terlindungi 2 mata air tak terlindungi 1 Jenis dinding terluas tembok 5 plasteran 4 kayu 3 batang kayu 2 lainnya 1 Bahan bakar masak listrik 5 gas 3 kg 4 minyak tanah 3 gas kota / bio gas 2 briket 1 Jenis lantai terluas marmer/granit 9 marmer/granit lainnya 8 keramik 7 sementara/batu merah 6 kayu/papan kualitas tinggi 5 kayu/papan kualitas rendah 4 parket/vinil/permadani 3 lainnya 2 tanah 1 Sumber penerangan utama listrik PLN 3 listrik non PLN 2 bukan listrik 1 Daya terpasang 2200 watt 4 1300 watt 3 900 watt 2 tanpa meteran 1 Fasilitas BAB sendiri 4 bersama 3 umum 2 tidak ada 1 Pemanas air ya 2 tidak 1 Lemari es/kulkas ya 2 tidak 1 Televisi ya 2 tidak 1 AC ya 2 tidak 1 Telepon rumah/telepon genggam ya 2 tidak 1 Emas/perhiasan & tabungan ya 2

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6475
Atribut Sub Atribut Nilai perubahan tidak 1 Komputer/laptop ya 2 tidak 1 Mobil ya 2 tidak 1 Sepeda ya 2 tidak 1 Sepeda motor ya 2 tidak 1 Lahan ya 2 tidak 1 Rumah di tempat lain ya 2 tidak 1 Perahu motor ya 2 tidak 1 Perahu ya 2 tidak 1 Motor tempel ya 2 tidak 1
Penjelasan mengenai Tabel 1 adalah sebagai berikut.
a. Status  penguasaan  tempat  tinggal,  setiap  sub  atribut  diubah  dari  nilai  5  sampai  1  yang  dimulai  dari  dinas berturut-turut sampai lainnya. Sebagai contoh Dinas mewakili nilai  5, Milik sendiri mewakili nilai 4,  bebas sewa mewakili nilai 3, kontrak/sewa mewakili nilai 2, dan lainnya mewakili nilai 1.
b. Jenis sumber air minum, setiap sub atribut diubah dari nilai 10 sampai 1 yang dimulai dari bermerk berturut- turut sampai air kemasan mata air tak terlindungi.
c. Jenis dinding terluas, setiap sub atribut diubah dari nilai 5 sampai 1 yang dimulai dari tembok berturut-turut sampai lainnya.
d. Bahan  bakar  masak,  setiap  sub  atribut  diubah  dari  nilai  5  sampai  1  yang  dimulai  dari  listrik  berturut-turut sampai air kemasan briket.
e. Jenis lantai terluas, setiap sub atribut diubah dari nilai 9 sampai 1 yang dimulai marmer/granit dari beturut turut sampai lainnya.
f. Sumber  penerangan  utama,  setiap  sub  atribut  diubah  dari  nilai  3  sampai  1  yang  dimulai  dari  listrik  PLN berturut-turut sampai bukan listrik.
g. Daya  terpasang,  setiap  sub  atribut  diubah  dari  nilai  4  sampai  1  yang  dimulai  dari  2200  Watt  berturut-turut sampai tanpa meteran.
h. Fasilitas BAB, setiap sub atribut diubah dari nilai 4 sampai 1 yang dimulai dari sendiri berturut-turut sampai tidak ada.
i. Pemanas air, setiap sub atribut diubah menjadi nilai 2 dan 1 yang mana 2 mewakili ya dan 1 mewakili tidak.
j. Lemari es/kulkas, setiap sub atribut diubah menjadi nilai 2 dan 1 yang mana 2 mewakili ya dan 1 mewakili tidak.
k. Televisi, setiap sub atribut diubah menjadi nilai 2 dan 1 yang mana 2 mewakili ya dan 1 mewakili tidak.
l. AC, setiap sub atribut diubah menjadi nilai 2 dan 1 yang mana 2 mewakili ya dan 1 mewakili tidak.
m. Telepon rumah/telepon genggam, setiap sub atribut diubah menjadi nilai 2 dan 1 yang mana 2 mewakili ya dan 1 mewakili tidak.
n. Emas/perhiasan & tabungan, setiap sub atribut diubah menjadi nilai 2 dan 1 yang mana 2 mewakili ya dan 1 mewakili tidak.
o. Komputer/leptop, setiap sub atribut diubah  menjadi nilai 2 dan 1 yang mana 2 mewakili ya dan 1 mewakili tidak.
p. Mobil, setiap sub atribut diubah menjadi nilai 2 dan 1 yang mana 2 mewakili ya dan 1 mewakili tidak.
q. Sepeda, setiap sub atribut diubah menjadi nilai 2 dan 1 yang mana 2 mewakili ya dan 1 mewakili tidak.
r. Sepeda motor, setiap sub atribut diubah menjadi nilai 2 dan 1 yang mana 2 mewakili ya dan 1 mewakili tidak.
s. Lahan, setiap sub atribut diubah menjadi nilai 2 dan 1 yang mana 2 mewakili ya dan 1 mewakili tidak.
t. Rumah di tempat lain, setiap sub atribut diubah menjadi nilai 2 dan 1 yang mana 2 mewakili ya dan 1 mewakili tidak.
u. Perahu motor, setiap sub atribut diubah menjadi nilai 2 dan 1 yang mana 2 mewakili ya dan 1 mewakili tidak.
v. Perahu, setiap sub atribut diubah menjadi nilai 2 dan 1 yang mana 2 mewakili ya dan 1 mewakili tidak.
w. Motor tempel, setiap sub atribut diubah menjadi nilai 2 dan 1 yang mana 2 mewakili ya dan 1 mewakili tidak.
2.4 K-Medoids Clustering

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6475
Algoritma K-medoids bekerja dengan menemukan k sebagai objek yang representif untuk meminimalkan jumlah ketidaksamaan objek data. Adapun tahapan Algoritma K-medoids adalah sebagai berikut.
a. Inisialisasi: memilih titik k secara acak dari dataset sebagai medoids awal. Medoids adalah titik-titik data aktual yang mewakili setiap klaster.
b. Assign dan Update: Untuk setiap titik data, hitung jaraknya terhadap setiap medoid. Assign titik tersebut ke klaster yang memiliki medoid terdekat. Perrhitungan jarak dihitung dengan fungsi jarak salah satunya adalah fungsi Euclidean Distence dengan persamaan berikut t [13]:
d(x, y)   =   √∑ (x i −   y i ) 2 n i=0 (1)
dimana: x i = variabel ke-i dari objek i d =  Euclidean Distence.
c. Evaluasi: Hitung nilai total jarak dari setiap titik data ke medoid klaster yang sesuai. Ini mencerminkan kualitas klastering.
d. Iterasi:  Ulangi  langkah  2  dan  3  hingga  konvergensi  atau  hingga  mencapai  jumlah  iterasi  maksimum  yang ditentukan.
e. Hasil  akhir:  Klastering  akan  berhenti  ketika  konvergensi  tercapai  atau  ketika  mencapai  jumlah  iterasi maksimum. Hasil akhir adalah klaster yang terbentuk dan medoid untuk setiap klaster.

## 2.5 Silhoeuette Coefficient
Silhouette Coefficient (Koefisien Silhouette) adalah metrik evaluasi yang digunakan untuk mengukur sejauh mana setiap sampel dalam klaster memiliki kemiripan yang lebih besar dengan anggota klaster sendiri daripada dengan anggota klaster lainnya.. Di bawah ini adalah persamaan untuk menghitung Silhouette Coefficient [21].
SC  = 1 n ∑ s(i) n i=1 (2)
Dengan
s(i)   = b(i) − a(i) max(a(i),b(i)) , b(i)   =  min d(i, P) , dan a(i)   = 1 |Q|−1 ∑ d(i, j) j∈Q,j≠i (3)
dimana:
SC = Silhoeuette Coefficient 𝑏 ( 𝑖 ) = nilai minimal dari jarak rata-rata objek i ke semua objek pada klaster lain P 𝑎 ( 𝑖 ) = rata -rata jarak objek ke-i ke semua objek yang berada di dalam satu klaster Q
Nilai Silhouette Coefficient berkisar antara -1 hingga 1. Nilai yang lebih dekat ke 1 menunjukkan bahwa sampel  tersebut  secara  keseluruhan  lebih  cocok  dengan  klasternya,  sedangkan  nilai  yang  lebih  dekat  ke  -1 menunjukkan bahwa sampel tersebut mungkin ditempatkan di klaster yang salah. Nilai mendekati 0 menunjukkan bahwa sampel berada di dekat batas antara dua klaster yang berdekatan. Interpretasi nilai Silhouette Coefficient adalah sebagai berikut:
a. Nilai mendekati 1: Indikasi baik bahwa sampel cocok dengan klasternya.
b. Nilai mendekati 0: Indikasi bahwa sampel berada di dekat batas antara dua klaster yang berdekatan.
c. Nilai mendekati -1: Indikasi bahwa sampel mungkin ditempatkan di klaster yang salah.
Untuk  mengevaluasi  performa  keseluruhan  klastering,  Silhouette  Coefficient  dapat  dihitung  dengan mengambil rata-rata Silhouette Coefficient dari semua sampel dalam dataset. Nilai yang lebih tinggi menunjukkan hasil klastering yang lebih baik, dengan klaster yang lebih terpisah dan lebih konsisten.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 K-Medoids Clustering
Penerapan algoritma k-medoids clustering menggunakan python 3.9 dengan memanggil data yang sudah melewati tahap pre-processing. Diawali dengan mengimpor library yang diperlukan, seperti NumPy dan scikit-learn. NumPy akan  digunakan  untuk  manipulasi  data  dalam  bentuk  array,  sementara  scikit-learn  akan  digunakan  untuk menghitung jarak antara dua titik. Kemudian menentukan jumlah klaster yang diinginkan (k) dan inisialisasikan medoids  awal  secara  acak  dari  data  yang  tersedia.    Selama  proses  clustering,  hasilnya  dapat  berbeda-beda tergantung  pada  inisialisasi  medoids  awal,  jumlah klaster  yang  dipilih,  dan metrik  jarak yang digunakan.  Oleh karena itu, penting untuk melakukan beberapa iterasi atau pengulangan algoritma K-Medoids dengan inisialisasi yang berbeda untuk mendapatkan hasil clustering yang lebih stabil. Digunakan metric euclidean untuk menentukan fungsi  jarak  yang  akan  digunakan.  Pada  proses  ini  diinisialisasikan  k  adalah  sama  dengan  3  sebagimana ditampilkan pseudocode pada Gambar 2 .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6475
Gambar 2. K-Medoids Clustering
Hasil clustering K-Medoids menggunakan Python adalah pembagian data ke dalam kelompok-kelompok atau klaster berdasarkan medoids yang dipilih. Setiap sampel akan diatribusikan ke klaster yang memiliki medoid terdekat  dengan  sampel  tersebut.  Proses  Clustering  menggunakan  K-Medoids  menghasilkan  3  cluster  sesuai dengan jumlah inisalisasi nilai k. Cluster 0 berjumlah 309, Cluster 1 berjumlah 275 dan Cluster 2 berjumlah 98 item. Hasil clustering ditampilkan pada Gambar 3 berikut ini.
Gambar 3. Hasil Clustering K-Medoids
Dari hasil pengelompokan ditampilkan sebaran data K-medoids clustering Gambar 6.
Gambar 4. Sebaran Cluster
Dari gambar dapat diketahui bahwa cluster 0 yang diwakili dengan warna biru mengelompok lurus vertikal di sebelah kanan warna oranye yang mewakili cluster 1, dan cluster 2 mengelompok disebelah kanan cluster 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6475
yang sebaran datanya cukup menyebar dibandingkan cluster lainnya. Untuk mengetahui karakteristik setiap cluster dilakukan  dengan  menganalisis  titik  medoids  yang  terbentuk  pada  setiap  cluster  yang  akan  dibahas  dibagian analisis hasil clustering.

## 3.2 Silhouette Coefficient
Proses  evaluasi  dilakukan  dengan  menggunakan  Silhouette  Coefficient    pada  k-medoids  clustering  diperoleh cluster dengan nilai k=3 adalah cluster terbaik karena memiliki nilai Silhouette Coefficient  paling tinggi. Tahapan evaluasi  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  koefisien  Silhoeuette  yang  dicobakan  pada  algoritma  K-Medoids dalam 10 pengujian yaitu nilai k 2 sampai 10 untuk melihat cluster terbaik.

## Gambar 5. Silhoeuette Coefficient
Evaluasi hasil klastering menggunakan Silhouette Coefficient memberikan gambaran tentang sejauh mana klastering  yang  dihasilkan  oleh  algoritma  K-Medoids  berhasil  memisahkan  data  menjadi  kelompok-kelompok yang serupa. Hasil evaluasi menggunakan Silhoeuette Coefficient dapat ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Silhoeuette Coefficient Nilai k  Silhoeuette Coefficient 2 0.32822482887377086 3 0.4439221599010089 4 0.19002952742220164 5 0.2707216543729025 6 0.26142579235470664 7 0.3665014508775353 8 0.4031910442833763 9 0.37602441332237435 10 0.34514871606719394
Jika ditampilkan dalam bentuk grafik nilai Silhoeuette Coefficient adalah seperti Gambar 6.
Gambar 6. Grafik Silhoeuette Coefficient
Grafik  puncak  Silhouette  dapat  digunakan  untuk  memvisualisasikan  nilai  Silhouette  Coefficient  pada berbagai jumlah cluster yang berbeda. Grafik ini membantu kita memilih jumlah cluster yang optimal berdasarkan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6475
nilai tertinggi dalam grafik puncak. Berdasarkan grafik, nilai k=3 menempati puncak grafik yang menggambarkan bahwa jumlah cluster terbaik untuk pengelompokan penerima BPNT adalah 3 cluster.

## 3.3 Analisis Hasil Clustering
Analisis  nilai  medoids  dalam  konteks  klastering  sangat  penting  untuk  memahami  karakteristik  klaster  yang dihasilkan oleh algoritma k-medoids. Berikut pada gambar 7 adalah nilai medoid yang terbentuk.

## Gambar 7. Nilai Medoids
Dari tabel medoids diatas ditransformasikan nilai kembali ke format awal sehingga diperoleh analisis nilai medoids. Adapun analisis yang diperoleh pada tabel 2 yaitu:
1. Cluster 0 memiliki ciri karakteristik status penguasaan tempat tinggal adalah kontrak/sewa, luas lantai 15, jenis sumber air minum adalah sumur bor pompa, jenis dinding terluas adalah kayu, bahan bakar masak adalah gas 3 kg,   jenis lantai terluas adalah sementara/batu merah,  sumber penerangan utama  adalah listrik PLN,  daya yang terpasang adalah 900 Watt, fasilitas BAB sendiri, tidak ada pemanas air, ada lemari es/kulkas, ada televisi, tidak  ada  AC,  ada  telepon  rumah/telepon  genggam,  tidak  ada  emas/perhiasan  &  tabungan,  tidak  ada komputer/laptop,  tidak  ada  mobil,  tidak  ada  sepeda,  ada  sepeda  motor,  tidak  ada  lahan, tidak  ada  rumah di tempat lain, tidak ada perahu motor, tidak ada perahu, tidak ada motor tempel sehingga diasumsikan termasuk kategori berhak menerima BPNT.
2. Cluster 1 memiliki ciri karakteristik status penguasaan tempat tinggal adalah kontrak/sewa, luas lantai 42, jenis sumber  air  minum  adalah  sumur  leding  meteran,  jenis  dinding  terluas  adalah  plasteran, bahan  bakar  masak adalah gas 3 kg, jenis lantai terluas adalah keramik, sumber penerangan utama adalah listrik PLN, daya yang terpasang adalah 900 Watt,  fasilitas  BAB sendiri, tidak ada  pemanas air, ada lemari es/kulkas, ada televisi, tidak  ada  AC,  ada  telepon  rumah/telepon  genggam,  tidak  ada  emas/perhiasan  &  tabungan,  tidak  ada komputer/laptop,  tidak  ada  mobil,  tidak  ada  sepeda,  ada  sepeda  motor,  tidak  ada  lahan, tidak  ada  rumah di tempat lain, tidak ada perahu motor, tidak ada perahu, tidak ada motor tempel sehingga diasumsikan termasuk kategori dipertimbangkan menerima BPNT.
3. Cluster 2 memiliki ciri karakteristik status penguasaan tempat tinggal adalah milik sendiri, luas lantai 96, jenis sumber air minum adalah leding meteran,  jenis dinding terluas adalah plasteran, bahan bakar masak adalah gas 3 kg, jenis lantai terluas adalah sementara/batu merah, sumber penerangan utama adalah listrik PLN, daya yang  terpasang  adalah  1300  Watt,  fasilitas  BAB  sendiri,  tidak  ada  pemanas  air,  ada  lemari  es/kulkas,  ada televisi,  tidak  ada  AC,  ada  telepon  rumah/telepon  genggam,  tidak  ada  emas/perhiasan  &  tabungan,  ada komputer/laptop, tidak ada mobil, ada sepeda, ada sepeda motor, tidak ada lahan, tidak ada rumah di tempat lain, tidak ada perahu motor, tidak ada perahu, tidak ada motor tempel sehingga diasumsikan termasuk kategori tidak berhak menerima BPNT.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisa dan pembahasan yang telah penulis lakukan dapat disimpulkan dengan menerapkan algoritma K-Medoids Clustering bahwa cluster terbaik yang terbentuk adalah 3 cluster beranggotakan cluster 0 berjumlah 309  items,  cluster  1  berjumlah  275  items  dan  cluster  2  berjumlah  98  dengan  koefisien  Silhouette 0.4439221599010089 yang menrupakan nilai paling tinggi dari nilai pengujian lainnya. Hasil analisis clustering menunjukkan  bahwa  clustering  membagi  kelompok  berdasarkan  pola  karakteristik  setiap  cluster  sehingga diamsusikan bahwa Cluster 0 Berhak Menerima BPNT, Cluster 1 Dipertimbangkan dan Cluster 2 Tidak Berhak Menerima BPNT

## REFERENCES
[1]  F.  Alfiah,  A.  Almadayani,  D.  Al  Farizi,  and  E.  Widodo,  “Analisis  Clustering  K-Medoids  Berdasarkan  Indikator Kemiskinan  di  Jawa  Timur  Tahun  2020,”  JURNAL  ILMIAH  SAINS,  vol.  22,  no.  1,  p.  1,  Dec.  2021,  doi: 10.35799/jis.v22i1.35911.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6475
[2]  Badan Pusat Statistika, “Profil Kemiskinan di Indonesia September 2022,” 2022.
https://www.bps.go.id/pressrelease/2023/01/16/2015/persentase-penduduk-miskin-september-2022-naik-menjadi-9-57- persen.html#:~:text=Jumlah%20penduduk%20miskin%20pada%20September,53%20persen%20pada%20September%2 02022. (accessed Jun. 26, 2023).
[3]  V.  G.  Sianturi, M.  Syafii,  and  A.  A.  Tanjung,  “ANALISIS  DETERMINASI  KEMISKINAN  DI  INDONESIA  STUDI KASUS (2016-2019),” Samuka, vol. 5, no. 2, 2021, doi: doi.org/10.33059/jse.v5i2.4270.
[4]  E. D. Ristika, W. P. Primandhana, and M. Wahed, “Analisis Pengaruh Jumlah Penduduk, Tingkat Pengangguran Terbuka Dan  Indeks  Pembangunan  Manusia  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  Di  Provinsi  Jawa  Timur,”  Eksis:  Jurnal  Ilmiah Ekonomi dan Bisnis, vol. 12, no. 2, p. 129, Nov. 2021, doi: 10.33087/eksis.v12i2.254.
[5]  E. Widodo and A. Jaelani, “PENERAPAN DATA MINING UNTUK PREDIKSI PENERIMA BANTUAN PANGAN NON TUNAI (BPNT) DI DESA WANACALA MENGGUNAKAN METODE  NAÏVE BAYES,” vol. 13, 2022, doi: doi.org/10.37366/sigma.v13i3.
[6]  F. SYAHPUTRA, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BANTUAN PANGAN NON TUNAI MENGGUNAKAN METODE FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN TOPSIS,” 2022.
[7]  A.  D.  Andini  and  T.  Arifin,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  K-MEDOIDS  UNTUK  KLASTERISASI  DATA PENYAKIT PASIEN DI RSUD KOTA BANDUNG,”  JURNAL  RESPONSIF, vol. 2, no. 2, pp. 128–138, 2020, doi: doi.org/10.51977/jti.v2i2.247.
[8]  L.  Ardiantoro,  S.  Zahara,  and  N.  Sunarmi,  “PEMANFAATAN  KNOWLEDGE  DATA  DISCOVERY(KDD)  PADA POLA  PERMAINAN  ATLET  BULUTANGKIS,”  JURNAL  EXPLORE  IT!,  vol.  11,  no.  1,  pp.  1–6,  2019,  doi: doi.org/10.35891/explorit.v11i1.1467.
[9]  Pratama Zulfiansyah Muhammad, “PENENTUAN KRITERIA DAN PENERIMA BANTUAN PANGAN NON TUNAI DI DESA PARUNGKUDA DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES,” Universitas Bina Sarana Informatika , Sukabumi, 2020. [Online]. Available: https://elibrary.bsi.ac.id/skripsi/o21920200030i06/penentuan-kriteria- dan-penerima-bantuan-pangan-non-tunai-di-desa-parungkuda-dengan-menggunakan-algoritma-na-ve-bayes
[10] C. Oktarina, K. Anwar Notodiputro, and Indahwati, “COMPARISON OF K-MEANS CLUSTERING METHOD AND K-MEDOIDS ON TWITTER DATA,” Indonesian Journal of Statistics and Its Applications, vol. 4, no. 1, pp. 189–202, 2020, doi: 10.29244/ijsa.v4i1.599.
[11] H. B. Tambunan, D. H. Barus, J. Hartono, A. S. Alam, D. A. Nugraha, and H. H. H. Usman, “Electrical peak load clustering analysis using K-means algorithm and silhouette coefficient,” in Proceeding - 2nd International Conference on Technology and Policy in Electric Power and Energy, ICT-PEP 2020, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Sep. 2020, pp. 258–262. doi: 10.1109/ICT-PEP50916.2020.9249773.
[12] U. IZZATY, I. R. HG, and D. DEVIANTO, “PENGKLASTERAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI SUMATERA BARAT BERDASARKAN INDIKATOR KESEJAHTERAAN MASYARAKAT DENGAN VALIDITAS KOEFISIEN SILHOUETTE,”  Jurnal  Matematika  UNAND,  vol.  9,  no.  2,  pp.  192–199,  2020,  doi:  doi.org/10.25077/jmu.9.2.192- 198.2020.
[13] S. A. Abbas, A. Aslam, A. U. Rehman, W. A. Abbasi, S. Arif, and S. Z. H. Kazmi, “K-Means and K-Medoids: Cluster Analysis on Birth Data Collected in City Muzaffarabad, Kashmir,” IEEE Access, vol. 8, pp. 151847–151855, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3014021.
[14] M. Hashemzadeh and A. Zademehdi, “Fire detection for video surveillance applications using ICA K-medoids-based color model  and  efficient  spatio-temporal  visual  features,”  Expert  Syst  Appl,  vol.  130,  pp.  60–78,  Sep.  2019,  doi: 10.1016/j.eswa.2019.04.019.
[15] M. Lee, S. Lee, J. Park, and S. Seo, “Clustering and characterization of the lactation curves of dairy cows using K-medoids clustering algorithm,” Animals, vol. 10, no. 8, pp. 1–14, Aug. 2020, doi: 10.3390/ani10081348.
[16] S. Balakrishna, M. Thirumaran, R. Padmanaban, and V. K. Solanki, “An efficient incremental clustering based improved K-Medoids for IoT multivariate data cluster analysis,” Peer Peer Netw Appl, vol. 13, no. 4, pp. 1152–1175, Jul. 2020, doi: 10.1007/s12083-019-00852-x.
[17] S.  Modak,  T.  Chattopadhyay,  and  A.  K.  Chattopadhyay,  “Unsupervised  classification  of  eclipsing  binary  light  curves through k-medoids clustering,” J Appl Stat, vol. 47, no. 2, pp. 376–392, Jan. 2020, doi: 10.1080/02664763.2019.1635574.
[18] F.  Alfiah,  A.  Almadayani,  D.  Al  Farizi,  and  E.  Widodo,  “Analisis  Clustering  K-Medoids  Berdasarkan  Indikator Kemiskinan  di  Jawa  Timur  Tahun  2020,”  JURNAL  ILMIAH  SAINS,  vol.  22,  no.  1,  p.  1,  Dec.  2021,  doi: 10.35799/jis.v22i1.35911.
[19] J. Arianto, “PENERAPAN DATA MINING UNTUK PENGELOMPOKAN PENDUDUK KURANG MAMPU DESA SAMBIREJO  TIMUR  DENGAN  ALGORITMA  K-MEDOIDS  (STUDI  KASUS  KANTOR  KEPALA  DESA SAMBIREJO TIMUR),” KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), vol. 3, no. 1, Dec. 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1660.
[20] Tim      Pengendali      Pelaksanaan  Penyaluran  Bantuan  Sosial  Secara  Nontunai,  PEDOMAN  UMUM  BANTUAN PANGAN NONTUNAI 2019. 2019.
[21] M.  A.  Nahdliyah,  T.  Widiharih,  and  A.  Prahutama,  “METODE  k-MEDOIDS  CLUSTERING  DENGAN  VALIDASI SILHOUETTE  INDEX  DAN  C-INDEX  (Studi  Kasus  Jumlah  Kriminalitas  Kabupaten/Kota  di  Jawa  Tengah  Tahun 2018),” JURNAL GAUSSIAN, vol. 8, no. 2, pp. 161–170, 2019, doi: doi.org/10.14710/j.gauss.8.2.161-170.