Eric Fammaldo, Lukman Hakim Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume V, No. 1, 15 Desember 2018

## PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN TINGKAT KESEJAHTERAAN KELUARGA UNTUK PROGRAM KARTU INDONESIA PINTAR
Eric Fammaldo 1 , Lukman Hakim 2
Fakultas Teknik dan Desain, Program Studi Teknik Informatika 1,2 Universitas Bunda Mulia Jln. Ampera Besar Gg. K No.51, Pademangan Barat, Jakarta ericfammaldo@gmail.com 1 , lhakim@bundamulia.ac.id 2

## Abstrak
Kemiskinan di Indonesia terjadi hampir diberbagai  wilayah  salah  satunya  wilayah  Jakarta. Meski  Jakarta  merupakan  wilayah  yang  cukup  luas serta  merupakan  salah  satu  wilayah  yang  sangat berkembang,  namun  masih  terdapat  dibeberapa  sisi masih  ada  keluarga  yang  tergolong  miskin  dan  tidak mampu dalam menyekolahkan anak mereka, sehingga pemerintah  mengeluarkan  program  Kartu  Indonesia Pintar  untuk  membantu  keluarga  yang  miskin.  Meski program  ini  sangat  bisa  membantu  keluarga  miskin dalam  menyekolahkan  anak  mereka,  terkadang  ada beberapa  keluarga  yang  tergolong  miskin  namun malah  tidak  mendapatkannya  keuntungan  dari program  ini,  melainkan  keluarga  yang  mampu. Tujuan dalam penulisan ini membahas penerapan data mining menggunakan  algortima  K-Means Clustering dalam  pengelompokan  keluarga  yang  tergolong miskin,  sederhana  dan  kaya  yang  dilihat    dari  segi jumlah  pendapatan  perbulan,    pengeluaran  rata-rata perbulan  dan  total  aset  yang  dimiliki,  serta  jumlah anak  yang  dimiliki  yang  digolongkan  berdasarkan tingkatan  SD,  SMP,  dan  SMA  untuk  menentukan jumlah dana bantuan yang akan diberikan berdasarkan tingkatannya . Output yang  dihasilkan  akan  berupa laporan  3  tabel  yang  dimana  tiap  tabel  berisi  data keluarga  yang  tergolong  miskin,  sederhana  dan  kaya, dimana  golongan sederhana ini nantinya bisa ditinjau kembali  apakah  berhak  atau  tidak  mendapatkan bantuan  program  Kartu  Indonesia  Pintar.  Dari  hasil pengujian  dengan  menggunakan  200  data  keluarga didapatkan  tingkat  akurasi  dari  hasil  penerapan  K- Means Clustering ini sebesar 69%.
Kata Kunci:
Clustering; Kartu  Indonesia  Pintar ; Kemiskinan ;  K- Means

## Abstract
Poverty  in  Indonesia  occurs  almost  in  various regions,  one  of  them  is  the  Jakarta  region.  Although Jakarta  is  a  fairly  large  area  and  is  one  of  the  most developed  regions,  there  are  still  some  families  that are  still  poor  and  unable  to  send  their  children  to school, so the government issued the Kartu Indonesia Pintar  program  to  help  poor  families.  Although  this program  can  really  help  poor  families  to  send  their children to school, sometimes there are some families that  are  classified  as  poor  but  do  not  even  get  the benefits of this  program, but a family that can afford it get the benefits. The purpose of this paper discusses the application of data mining using the algorithm K- Means  Clustering  in  grouping  families  classified  as poor,  simple  and  rich  in  terms  of  the  amount  of monthly  income,  average  monthly  expenditures  and total assets owned, as well as the number of children who  are  classified  according  to  elementary  level  , Junior high and high school to determine the amount of assistance that will be given based on the level. The resulting output will be in the form of a 3-table report in  which  each  table  contains  data  on  families classified as poor, simple and rich, where this simple group can later be reviewed whether they are entitled or  not  to  get  the  assistance  of  the  Kartu  Indonesia Pintar program. From the results of testing using 200 family  data,  the  accuracy  of  the  results  of  the application of K-Means Clustering was 69%.
Keywords:
Clustering; Kartu  Indonesia  Pintar;  Poverty;  K- Means

## Eric Fammaldo, Lukman Hakim
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume V, No. 1, 15 Desember 2018

## I. P ENDAHULUAN
Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP)  adalah  pemberian bantuan  tunai  pendidikan  kepada  anak  usia  sekolah (usia 6 – 21 tahun) yang berasal dari keluarga miskin, rentan miskin (Kemdikbud, 2016).
Kartu Indonesia Pintar (KIP) merupakan program pemerintah yang diluncurkan pada 3 November 2014. Program  ini  bertujuan  agar  membantu  meringankan biaya  pendidikan  untuk  rakyat  yang  kurang  mampu dalam    menyekolahkan  anak  mereka.  Program  ini secara  tidak  langsung  sangat  mendukung  dalam mewujudkan  program  Wajib  Belajar  Pendidikan Dasar    9 Tahun  dan  Pendidikan  Menengah  Universal atau Wajib Belajar 12 Tahun.
Program KIP ini merupakan program yang sangat baik  untuk  anak  yang  kurang  mampu  di  Indonesia, namun dari hasil survei pada Tribunnews.com, survei yang  dilakukan  oleh  ICW  ( Indonesia  Corruption Watch )  dan  KRPK  (Komite  Rakyat  Pemberantasan Korupsi) pada bulan Desember 2017  – Februari 2018 ditemukan  bahwa  sekitar  14,2  persen  penyaluran program  KIP  di  kabupaten  Blitar  ini  salah  sasaran, serta  menemukan 183  warga  miskin  yang seharusnya memperoleh  program  KIP  justru  tidak  mendapatkan KIP  tersebut  (Tribunnews,  2018).  Tidak  hanya  di wilayah  Blitar  namun  di  wilayah-wilayah  lain  juga terjadi kasus yang sama dan hal ini membuat Program KIP  ini  tidak  berjalan  secara  baik  atau  tidak  sesuai target yang dituju.
Dari  masalah  diatas  pengunaan  data mining dengan  metode cluster untuk  membantu  menemukan informasi  yang  dibutuhkan  untuk  memecahkan masalah KIP ini sangatlah tepat.
Penelitian  sebelumnya  dilakukan  oleh  Zainul Aras  (2016)  membahas  mengenai  Analisis  Data Mining Untuk  Menentukan  Kelompok  Prioritas Penerima  Bantuan  Bedah  Rumah  Menggfunakan Metode  K-Means Clustering dimana  studi  kasusnya pada  kantor  kecamatan  Bahar  Utara.  Penerapan  K- Means yang dilakukan adalah untuk menentukan serta mengolongkan  data  penduduk  yang  kurang  mampu/ kurang  sejahtera  sehingga  berhak  mendapatkan bantuan bedah rumah (Aras, 2016).
Pada  permasalahan  Kartu  Indonesia  Pintar  ini, penulis akan menerapkan algoritma K-Means Clustering .  Dimana  algoritma  ini  bertujuan  untuk pengelompokan data keluarga di wilayah Jakarta yang memang  tergolong  miskin,  sederhana  dan  kaya,
sehingga  dapat  mengelompokan  dari  data-data keluarga berdasarkan golongan yang sudah ditentukan.
Dengan penerapan algoritma K-Means Clustering ini  dapat  mengolongkan  data  keluarga  yang  masih tergolong memang kurang mampu (miskin), sederhana  dan  kaya  dalam  hal  membiayai  atau menyekolahkan anak-anak mereka

## II. T INJAUAN P USTAKA

## II.1 Kemiskinan
Kemiskinan  adalah  apabila  pendapatan  suatu komunitas  berada  dibawah  satu  garis  kemiskinan tertentu.  Kemiskinana  juga  berarti  kekurangan kebutuhan  sosial,  termasuk  keterkucilan  sosial, ketergantungan, dan ketidakmampuan untuk berpartisipasi  dalam  kehidupan  masyarakat  yang layak.  Secara  arti  sempitnya  kemiskinan  dipahami sebagai  keadaan  kekurangan  uang  dan  barang  untuk menjamin kelangsungan hidup.
Dapat ditarik kesimpulan kemiskinan ini merupakan  suatu  keadaan  dimana  sesorang  atau sekelompok orang yang kebutuhannya atau pemenuhan kebutuhannya yang dibawah rata-rata atau terbilang  rendah  dari  yang  seharusnya  (Khomsan, 2015).
Sebuah  keluarga  dikatakan  miskin  apabila pendapatan  dibawah  Rp  600.000,  pengeluaran  di bawah  pendapatan,  serta  total  aset  minimal  Rp 500.000. dimana ini dilihat dari segi per orang dalam sebuah keluarga tersebut (Afriyadi, 2018; Dekominfo, 2014).  Sebuah  keluarga  dikatakan  sederhana  apabila pendapatannya  $10  -  $20  (4,5  juta  –  9  juta  rupiah), pengeluaran  di  bawah  pendapatan  dan  total  aset sekitar  atau  di  atas  Rp  46.200.000  (Pasopati,  2015; Viva,  2011).  Keluarga  kaya  memiliki  pendapatan lebih  dari  pendapatan  keluarga  sederhana  dan  total aset ratusan hingga miliaran rupiah.

## II.2 Kartu Indonesia Pintar (KIP)
Program  Indonesia  Pintar  (PIP)  atau  yang  bisa sebut  program  Kartu  Indonesia  Pintar  ini  merupakan program  yang  dibuat  khusus  untuk  anak  usia  6-21 tahun  yang  berasal  dari  keluarga  yang  tidak  mampu (miskin)  untuk  mendapatkan  layanan  pendidikan. Bantuan  biaya  yang  diberikan  berbeda-beda,  dilihat dari tingkatan pendidikannya. Anak SD mendapatkan bantuan  sebesar  Rp.450.000,  anak  SMP  sebesar

## Eric Fammaldo, Lukman Hakim
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume V, No. 1, 15 Desember 2018
Rp.750.000,  dan  anak  SMA  sebesar  Rp.1.000.000. Tujuan dari adanya program  KIP ini  yaitu  (Kominfo, 2016):
1. Meningkatkan  akses  bagi  anak  usia  6-21  tahun untuk  mendapatkan  layanan  pendidikan  sampai tamat  satuan  pendidikan  menengah  untuk mendukung  pelaksanaan  pendidikan  menengah Universal/Rintisan Wajib Belajar 12 Tahun.
2. Meringankan biaya personal pendidikan.
3. Mencegah  peserta  didik  dari  kemungkinan  putus sekolah  ( drop  out )  atau  tidak  melanjutkan pendidikan akibat kesulitan ekonomi.
4. Menarik  siswa  putus  sekolah  agar  kembali mendapatkan layanan
pendidikan disekolah/Sanggaran  Kegiatan  Belajar  (SKB) atau Pusat Kegiatan Belajar Masyarakat (PKBM) atau  Lembaga  Kursus  dan  Pelatihan  (LKP)  atau
Balai Latihan Kerja (BLK) atau satuan pedidikan nonformal lainnya.

## II.3 Clustering
Clustering merupakan suatu metode statistik yang digunakan  untuk  mengelompokan  banyak  data  atau objek ke dalam beberapa kelompok sesuai karakteristik  yang  dimiliki  objek  atau  data  tersebut (Ramdhani, 2015).
Clustering adalah  metode  yang  bersifat  tanpa arahan  ( unsupervised )  yang  karakteristik  tiap  kluster tidak  ditentukan  sebelumnya  melainkan  berdasarkan kemiripan  atribut-atribut  dari  suatu kelompok (Setiawan,  2016). Clustering terbagi  menjadi  2  jenis yaitu Soft Clustering (cth: Fuzzy C-Means) dan Hard Clustering (cth: K-Means).
II.4 Algoritma K-Means
K-Means merupakan sebuah algoritma clustering pada  data mining untuk  dapat  menghasilkan kelompok  dari  data  yang  jumlahnya  banyak  dengan metode  partisi  yang  berbasis  titik  dengan  waktu komputasi  yang  cepat  dan  efisien  (Irwansyah  & Faisal,  2015).  Sedangkan  menurut  Yulia  Darmi  & Agus  setiawan  (2016)  K-Means  merupakan  metode clustering berbasis jarak yang membagi data ke dalam sejumlah cluster dan algoritma ini hanya bekerja pada atribut numeric (Darmi & Setiawan, 2016).
Dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  K-Means akan membuat data-data yang ingin dilakukan cluster nantinya  akan  menuju  beberapa  pusat/titik  dimana
titik tersebutlah yang digunakan sebagai acuan dalam pengelompokan  dan  data-data  yang  dilakukan klasterisasi harus numeric .
Tahap-tahap  dalam  penerapan  algoritma  K- Means Clustering (Yurnas,  2015;  Rajaguru  & Prabhakar, 2017):
1. Menentukan jumlah cluster k
2. Menentukan  nilai  dari  pusat/ centroid yang  akan digunakan  sebagai  acuan  nantinya.  Bisa  secara acak atau penentuan sendiri
3. Pengalokasian  data-data  dimana  dilihat  dari kedekatan  data  dengan  nilai  pusat  yang  tadinya ditentukan, dengan rumus 1.
𝐷 𝑖 = √((𝑋 𝑖 −  𝐾) 2 + (𝑌 𝑖 −  𝑆) 2 ) ... [1]
Dimana :
D i = jarak objek i dengan centroid
i = banyaknya objek data
X,Y  =  koordinat  objek  data,  X  koordinat  objek data variable 1, Y koordinat objek data varible 2, dan seterusnya jika lebih dari 2 varible cth : (𝑋 𝑖 − 𝐾) 2 + (𝑌 𝑖 −  𝑆) 2 +   (𝑍 𝑖 − 𝑇) 2 + ⋯
K,S   =  koordinat centroid /pusat,  K  koordinat pusat untuk objek varible X, S untuk objek Y.
4. Pencarian  nilai  pusat  yang  baru  dengan menhitung  rata-rata  dari  data  yang  sudah  di cluster pada  tahap  3.  Pada  tahap cluster atau pengelompokan untuk menentukan data masuk ke pengelompokan  mana,  maka  diberikan  ketentuan pada pengelompokan yaitu :
a. Syarat masuk cluster 1 dapat dilihat dirumus
2.
If (𝐷 𝑖 ≤   𝐷 𝑦 𝐴𝑛𝑑 𝐷 𝑖 ≤ 𝐷 𝑧 ) .... [2]
Jika  syarat  terpenuhi  maka  termasuk  kelompok cluster 1
b. Syarat masuk cluster 2 dapat dilihat dirumus
3.
If (𝐷 𝑦 ≤   𝐷 𝑖 𝐴𝑛𝑑 𝐷 𝑦 ≤ 𝐷 𝑧 ) .... [3]
Jika  syarat  terpenuhi  maka  termasuk  kelompok cluster 2
c. Syarat masuk cluster 3 dapat dilihat dirumus 4

## Eric Fammaldo, Lukman Hakim
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume V, No. 1, 15 Desember 2018
If (𝐷 𝑧 ≤   𝐷 𝑦 𝐴𝑛𝑑 𝐷 𝑧 ≤ 𝐷 𝑖 ) .... [4]
Jika  syarat  terpenuhi  maka  termasuk  kelompok cluster 3
Dimana :
i,y,z  = banyaknya objek data
D i = jarak objek i dengan centroid cluster 1
D y = jarak objek y dengan centroid cluster 2
D z = jarak objek z dengan centroid cluster 3
Perhitungan  nilai centroid baru  berdasarkan contoh pada tabel 1 :
Centroid 1 = (data 1 + data 2  + data 7) / 3
Centroid 2 = (data 2 + data 4) / 2
Centroid 3 = (data 5 + data 6) / 2
5. Lakukan  tahap  3  kembali  dengan  menggunakan nilai  pusat  yang  baru  (yang  sudah  dihitung  pada tahap  4).  Lakukan  sampai  nilai  pusat  yang  baru dengan  yang  sebelumnya  sama  atau  tidak berubah, maka clustering bisa diberhentikan.
Tabel 1. Contoh data yang sudah di cluster Data Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 1 x 2 x
3 x
4 x 5 x
6 x 7 x

## III. A NALISIS DAN P ERANCANGAN
Penulisan  ini  dimulai  dengan  pengambilan  data yang  diperlukan  berupa  data  No  Kartu  Keluarga (NKK),  nama  kepala  keluarga,  alamat,  pendapatan, pengeluaran  ,  total  aset,  dan  jumlah  anak  yang dimiliki  yang  dibagi  dalam    tingkatan  SD,  SMP, SMA.  Data  –  data  yang  sudah  didapatkan  (contoh gambaran  data  yang  diambil  pada  tabel  2)  nantinya
akan  dilakukan  data mining dengan  menggunakan algoritma  K-Means Clustering dengan  melihat variable  berupa  pendapatan  perbulan,  pengeluaran rata-rata  perbulan,  dan  total  aset.  3  variable  inilah yang  akan  digunakan  untuk  pengelompokan  apakah keluarga  tersebut  miskin,  sederhana,  dan  kaya, sedangkan jumlah anak yang digolongkan (SD, SMP, SMA) digunakan untuk menentukan dana bantu.

## III.1 Perancangan Sistem
Pada penulisan ini penulis menerapkan algoritma K-Means  dalam  pengolongan  data  yang  dimana  alur kerja sistem terdapat pada gambar 1. Dimana nantinya di  masukan  nilai  jarak  tiap centroid atau  nilai  pusat yang  akan  dijadikan  patokan  dalam clustering ,  baru nantinya data akan diproses dan menghasilkan output data  yang  sudah  di cluster kedalam  bentuk  tabel. Untuk  memudahkan  dalam  mencari  golongan  apa sebuah  keluarga  tersebut,  penulis  membuat  fitur pencarian  yang  menampilkan  data  keluarga  dan golongan  serta  biaya  bantuan  yang  akan  diberikan dengan memasukan NKK keluarga tersebut.
Gambar 1. Diagram alur kerja sistem

## Eric Fammaldo, Lukman Hakim
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume V, No. 1, 15 Desember 2018

## Tabel 2. Contoh bentuk data yang akan diolah
No NKK Nama Kepala Keluarga Alamat Pendapatan (Rp) Pengeluaran (Rp) Total Aset (Rp) SD SMP SMA 1 317205011 290xxxx Irvan Jln. Ampera 5.600.000 2.700.000 60.000.000 1 2 0 2 317205020 498xxxx Valentinus Jln. Budi Mulia 2.400.000 1.300.000 23.000.000 1 1 0 3 317205040 398xxxx Andy Jln. Budi Mulia 4.500.000 2.000.000 57.000.000 0 0 2 4 317205080 205xxxx Leonardo Jln. Mangga Besar 7.500.000 5.000.000 90.000.000 0 0 0 5 317205080 207xxxx Eric Jln. Toko 3 seberang 8.000.000 6.000.000 200.000.000 2 0 0 6 317205080 208xxxx Veren Jln. Toko 3 Seberang 13.000.000 7.000.000 280.000.000 1 0 0

## III.2 Hasil Perancangan
Pada  proses  pengujian,  penulis  menggunakan sampel  sebanyak  200  data  keluarga  yang  dimana nantinya  data  tersebut  akan  dilakukan clustering berdasarkan  golongan  miskin,  sederhana,  kaya berdasarkan  variable  pendapatan  dan  pengeluaran serta  total  aset  dengan  nilai  pusat  awal  untuk  tiap varibel tersebut pada tabel 3 dan tampilan form untuk cluster pada gambar 2.
Gambar 2. Form untuk clustering data
Tabel 3. Nilai pusat awal
Golongan Pendapatan (Rp) Pengeluaran (Rp) Total  Aset (Rp) Miskin 2.800.000 1.500.000 12.000.000 Sederhana 4.500.000 2.500.000 25.000.000 Kaya 6.000.000 3.500.000 50.000.000
Dari nilai pusat yang sudah ditentukan dari awal, dilakukan clustering dengan  data  keluarga  sebanyak 200  buah  dan  didapatkan  hasil  seperti  pada  tabel  4. Dimana  nilai  pusat  baru  ini  didapatkan  dari  total jumlah pada tiap data menurut varible masing-masing yang  diambil  berdasarkan  golongannya  dan  dibagi dengan  jumlah  keluarga  yang  masuk  pada  golongan tersebut.  Dalam  perhitungan  nilai  pusat  baru,  penulis mengambil contoh pada tabel 4 pada iterasi ke-1 yang dimana  pada  iterasi  ke-1  ini  didapatkan  jumlah keluarga yang termasuk miskin sebanyak 18 keluarga, sederhana  sebanyak  46  keluarga,  kaya  sebanyak  136 keluarga  dan  proses  perhitungan  nilai  pusat  baru sebagai berikut :

## Eric Fammaldo, Lukman Hakim
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume V, No. 1, 15 Desember 2018
Tabel 4. Nilai pusat dan hasil clustering
Iterasi Golongan Nilai Pusat Jumlah Keluarga Pendapatan (Rp) Pengeluaran (Rp) Total Aset (Rp) 1 Miskin 2.800.000 1.500.000 12.000.000 18 Sederhana 4.500.000 2.500.000 25.000.000 46 Kaya 6.000.000 3.500.000 50.000.000 136 2 Miskin 2.377.778 1.369.444 11.316.667 18 Sederhana 3.415.217 1.926.087 25.529.348 96 Kaya 7.767.647 4.291.544 142.937.721 86 3 Miskin 2.377.778 1.369.444 11.316.667 51 Sederhana 4.317.708 2.404.688 44.705.729 92 Kaya 9.290.698 5.132.558 189.792.209 57 4 Miskin 2.903.922 1.705.882 19.128.431 67 Sederhana 5.505.435 3.079.348 67.935.109 102 Kaya 10.556.140 5.729.825 238.456.140 31 5 Miskin 3.185.075 1.797.015 22.451.493 82 Sederhana 6.459.804 3.612.745 89.395.392 97 Kaya 12.387.097 6.709.677 328.870.968 21 ... 11 Miskin 3.984.956 2.225.664 39.044.690 113 Sederhana 8.880.952 4.945.238 159.589.643 85 Kaya 20.000.000 10.000.000 1.000.000.000 2 12 Miskin 3.984.956 2.225.664 39.044.690 113 Sederhana 9.011.765 5.004.706 163.594.471 85 Kaya 20.000.000 10.000.000 1.250.000.000 2

## Eric Fammaldo, Lukman Hakim
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume V, No. 1, 15 Desember 2018
1. Perhitungan nilai pusat baru untuk miskin
P  miskin  baru  =  TP  miskin  /  18,  hasilnya 2.377.778
E  miskin  baru  =  TE  miskin  /  18,  hasilnya 1.369.444
A  miskin  baru  =  TA  miskin  /  18,  hasilnya 11.316.667
2. Perhitungan nilai pusat baru untuk sederhana
P  sederhana  baru  =  TP  sederhana  /  46,  hasilnya 3.415.217
E  sederhana  baru  =  TE  sederhana  /  46,  hasilnya 1.926.087
A  sederhana  baru  =  TA  sederhana  /  46,  hasilnya
25.529.348
3. Perhitungan nilai pusat baru untuk kaya
P kaya baru = TP kaya / 136, hasilnya 7.767.647
E kaya baru = TE kaya / 136, hasilnya 4.291.544
A  kaya  baru  =  TA  kaya  /  136,  hasilnya 142.937.721
Dimana :
P = nilai pusat pendapatan
E = nilai pusat pengeluaran
A = nilai pusat total aset
TP   =  total  jumlah  seluruh  pendapatan  yang termasuk golongan tersebut.
TE   =  total  jumlah  seluruh  pengeluaran  yang termasuk golongan tersebut.
TA   =  total  jumlah  seluruh  total  aset  yang termasuk golongan tersebut.
Proses clustering berdasarkan  pada  tabel  4 berhenti  pada  iterasi  ke-12  karena  nilai  pusat  yang digunakan  dalam  pengelompokan  di  iterasi  ke-12 sama  dengan  nilai  pusat  baru  yang  dihasilkan  dari iterasi  ke-12  sehingga  proses  dapat  diberhentikan. Hasil  pada  iterasi  ke-12  didapatkan  bahwa  keluarga yang  termasuk  golongan  miskin  sebanyak  113 keluarga,  sederhana  sebanyak  85  keluarga,  dan  kaya sebanyak 2 keluarga.
Untuk  mengetahui  berapa  besar  dana  biaya bantuan  yang  diberikan  suatu  keluarga  dapat dilakukan pencarian pada menu Search untuk menuju
ke  form  pencarian  yang  ada  pada  gambar  3  yang sudah dibuat dan untuk pengujian, penulis menggunakan    beberapa  sampel  dari  data  keluarga untuk melakukan pengujian.
Pada  penentuan  biaya  dana  bantuan,  golongan yang  termasuk  miskin  akan  mendapatkan  bantuan berdasarkan  tingkatan  anak  tersebut.  Anak  SD mendapatkan bantuan sebesar Rp.450.000, anak SMP sebesar  Rp.750.000,  dan  anak  SMA  sebesar Rp.1.000.000,  sedangkan  untuk  keluarga  golongan sederhana  nantinya  dapat  ditinjau  kembali  apakah berhak  atau  tidak  mendapatkan  dan  bantuan.  Hasil dari pergujian penentuan dana bantuan yang di terima ada pada tabel 5.
Gambar 3. Form pencarian data keluarga
Tabel 5. Hasil penentuan dana bantuan yang diterima

## Eric Fammaldo, Lukman Hakim
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume V, No. 1, 15 Desember 2018

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN

## IV.1 Kesimpulan
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan dapat ditarik kesimpulan bahwa :
1. Penerapan pendekatan data mining menggunakan algoritma
K-Means Clustering dapat mengelompokan atau mengolongkan data keluarga.
2. Penerapan  K-Means  pada  sistem  data mining ini dapat  menentukan  keluarga  mana  yang  dianggap kurang  mampu  (miskin),  sederhana,  dan  kaya dalam    membutuhkan  bantuan  dana  dengan tingkat  akurasi  sebesar  69%.  Penurunan  tingkat akurasi  dikarenakan  data  total  aset  yang  cukup bervariasi dan besar, sehingga ada keluarga yang tidak sesuai dengan kriteria golongan tersebut.

## IV.2 Saran
Adapun saran untuk penelitian selanjutnya yaitu:
1. Menambahkan metode lainya untuk mengembangkan  algoritma  K-Means  sehingga hasil yang didapat lebih akurat dan baik.
2. Menggunakan  algoritma  atau  metode  lainnya untuk  mengelompokan  data  keluarga  yang tergolong miskin, sederhana, maupun kaya.

## R EFERENSI
Kemdikbud.  (2016).  Program  Indonesia  Pintar. Retrieved September 1, 2018, from Kemdikbud : http://indonesiapintar.kemdikbud.go.id/
Tribunnews.  (2018,  Mei  30).  Hasil  Survei  ICW  dan KRPK,  Banyak  Kartu  Indonesia  Pintar  Salah Sasaran  Di  Blitar. Retrieved Agustus  18,  2018,
from Tribunnews :
http://suryamalang.tribunnews.com/2018/05/30/h asil-survei-icw-dan-krpk-banyak-kartu-indonesia- pintar-salah-sasaran-di-blitar
Aras,  Z.  Z.  (2016).  Analisis  Data Mining Untuk Menentukan Kelompok Prioritas Penerima
Bantuan  Bedah  Rumah  Menggunakan  Metode Clustering K-Means.  Jurnal  Manajemen  Sistem Informasi Vol 1 No.2 , 159-169.
Khomsan,  A.  d.  (2015).  Indikator  Kemiskinan  dan Misklasifikasi  Orang  Miskin.  Jakarta:  Fakultas Ekologi Manusia IPB.
Afriyadi,  A.  D.  (2018,  Juli  17).  Kenapa  Patokan
Pendapatan Orang Miskin di RI Rp
400.000/Bulan? Retrieved Oktober  28,  2018, from detikfinance:
https://finance.detik.com/berita-ekonomi- bisnis/d-4119922/kenapa-patokan-pendapatan- orang-miskin-di-ri-rp-400000bulan
Dekominfo.  (2014,  Agustus  25).  14  kriteria  miskin menurut  BPS. Retrieved Oktober  28,  2018, from Dinas  Sosial  dan  Pemakaman  Kota  Batam  : https://arsipskpd.batam.go.id/batamkota/skpd.bat amkota.go.id/sosial/persyaratan-perizinan/14- kriteria-miskin-menurut-standar-bps/index.html
Pasopati,  G.  (2015,  Maret  1).  Pendapatan  Kelas Menengah Indonesia Terendah di Asean. Retrieved Oktober  28,  2018, from CNN Indonesia: https://www.cnnindonesia.com/ekonomi/2015030 1154510-78-35810/pendapatan-kelas-menengah- indonesia-terendah-di-asean
Viva.  (2011,  Juni  17).  Kelas  Menengah  Melonjak, Untung  atau  Buntung? Retrieved Oktober  28,
2018,
from Viva:
https://www.viva.co.id/indepth/fokus/227356- kelas-menengah-melonjak-untung-atau-buntung
Kominfo. (2016, September 22). Ayo Belajar! Segera Daftarkan  Kartu  Indonesia  Pintar. Retrieved
September 2018, 1,
from
Kominfo: https://kominfo.go.id/content/detail/8059/ayo- belajar-segera-daftarkan-kartu-indonesia-
pintar/0/artikel_gpr
Ramdhani,  F.  (2015).  Pengelompokan  Provinsi  Di
Indonesia Berdasarkan Karakteristik Kesejahteraan  Rakyat  Menggunakan  Metode  K-
Means Cluster .  GAUSSIAN  Vol.4  No.4,  875- 876.
Setiawan,  R.  (2016).  Penerapan  Data Mining Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering Untuk  Menentukan  Strategi  Promosi  Mahasiswa Baru. Jurnal Lentera ICT Vol.3 No.1, 78-79.
Irwansyah,  E.,  &  Faisal,  M.  (2015). Advanced Clustering: Teori  dan  Aplikasi . Yogyakarta: DeePublish

## Eric Fammaldo, Lukman Hakim
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume V, No. 1, 15 Desember 2018
Darmi, Y., & Setiawan, A. (2016). Penerapan Metode Clustering K-Means  Dalam  Pengelompokan Penjualan Produk. Jurnal Media Infotama Vol.12 No. 2, 149 .
Yurnas,  D.  O.  (2015).  Pengelompokan  Penerima Bantuan  Kesejahteraan  Masyarakat  Dengan Pendekatan  Data Mining Terintergrasi  Sistem Pendukung  Keputusan.  SENATKOM  Vol.1,  15- 16.
Rajaguru,  H.,  &  Prabhakar,  S.  K.  (2017). KNN Classifier  and  K-Means  Clustering  for  Robust Classification  of  Epilepsy  from  EEG  Signals. Hamburg: Anchor Academic Publishing.