## Implementasi Metode K-Modes Dalam Pengelompokan Penerima Bantuan Langsung Tunai
Ika Nurul Hidayah * , Cucu Suhery, Rahmi Hidayati
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Rekayasa Sistem Komputer, Universitas Tanjungpura, Pontianak, Indonesia Email: 1,* ikanurulhidayah2@gmail.com, 2 csuhery@siskom.untan.ac.id, 3 rahmihidayati@siskom.untan.ac.id Email Penulis Korespondensi: ikanurulhidayah2@gmail.com Submitted 27-11-2022 ; Accepted 27-12-2022 ; Published 30-12-2022

## Abstrak
Bantuan Langsung Tunai adalah program bantuan pemerintah yang diberikan untuk masyarakat tidak mampu. Bantuan yang disalurkan berupa bantuan tunai yang bersumber dari dana desa.  Dalam proses penyaluran dana BLT terdapat kendala yang dihadapi oleh pihak desa yaitu data penerima BLT tidak lengkap. Bersadarkan kendala tersebut dilakukan servei data penerima BLT berdasarkan variabel yang telah ditentukan. Variabel yang digunakan untuk penerima BLT sebanyak 20 variabel. Berdasarkan hasil survei banyak data yang memiliki kesamaan sehingga membuat pihak desa Sungai Dungun mengalami kesulitan dalam menentukan penerima BLT. Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem yang dapat mengelompokkan data data penerima BLT. Metode yang digunakan untuk pengelompokan data pada sistem ini adalah metode K-Modes. Pengujian menggunakan Davies Bouldin Index (DBI) untuk mengetahui baik atau tidak hasil cluster.  Berdasarkan  hasil  pengujian  DBI  terdapat  nilai  minimum  yang  dihasilkan  pada  pengelompokan  4  kelompok  dengan  nilai sebesar 1,25858. Pengelompokan dengan 4 kelompok menghasilkan kelompok sangat layak berjumlah 101 Kepala Keluarga, kelompok layak berjumlah 40 Kepala Keluarga, kelompok cukup layak berjumlah 44 Kepala Keluarga, dan kelompok tidak layak berjumlah 15 Kepala Keluarga.
Kata Kunci: BLT; DBI; Desa; K-Modes; Pengelompokan

## Abstract
Direct Cash Assistance is a government assistance program that is given to underprivileged people. Assistance is distributed in the form of cash assistance sourced from village funds. In the process of distribution BLT funds, there were obstacles faced by the village, namely  incomplete  data  on  BLT  recipients.  Based  on  these  constraints,  a  data  survey  of  BLT  recipients  was  carried  out  using predetermined variables. There are 20 variables used for BLT recipients. Based on the survey results, there was a lot of data that had something in common, making it difficult for the Sungai Dungun village to group BLT recipients. Therefore we need a system that can grouping BLT recipient data. The method used for grouping data on this system is the K-Modes method. The test uses the Davies Bouldin Index (DBI) to know out whether the cluster results are good or not. Based on the results of the DBI test, there is a minimum value generated in grouping using 4 groups with a value of 1.25858 . Grouping with 4 groups resulted in a very worth it group of 101 heads of households, a feasible group totaling 40 heads of households, a moderately feasible group totaling 44 heads of households, and an unfeasible group totaling 15 heads of households.
Keywords: BLT; DBI; Village; K-Modes; Clustering.

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan merupakan permasalahan yang sering terjadi di Indonesia, baik di desa maupun di kota [1]. Kemiskinan yang terjadi  disetiap  daerah  harus  diatasi  oleh  pemerintahan  daerah.  Penanggulangan  kemiskinan  merupakan  salah  satu tanggung  jawab  pemerintahan  daerah  yang  harus  dijalankan  sesuai  peraturan  perundangan  [2].  Untuk  memajukan kesejahteraan  masyarakat  pemerintahan  daerah  memiliki  tugas  untuk  memberikan  hak-hak  setiap  warganya  yang mengalami  masalah  sosial,  yaitu  masyarakat  tidak  mampu  [3].  Oleh  karena  itu  untuk  memajukan  kesejahteraan masyarakat  tidak  mampu  yang  terjadi  disetiap  daerah, pemerintahan  daerah  melalui  Kementrian  Sosial  mengeluarkan program bantuan salah satunya yaitu Bantuan Langsung Tunai Dana Desa (BLT-DD) [4].
Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT)  adalah  program  bantuan  pemerintah  yang  diberikan  untuk  masyarakat  tidak mampu. Bantuan yang disalurkan berupa bantuan secara tunai yang  diperoleh dari dana desa. Tujuan dari penyaluran dana BLT adalah untuk mengurangi beban perekonomian masyarakat  tidak mampu dalam menghadapi pandemi. Nilai BLT-Dana  Desa  adalah  Rp  600.000  setiap  bulan  untuk  setiap  keluarga  miskin  yang  memenuhi  kriteria  yang  telah ditetapkan oleh pemerintah desa, dan diberikan selama tiga bulan. kemudian Rp 300.000 setiap bulan untuk tiga  bulan berikutnya. Apabila kebutuhan dana di desa melebihi ketentuan maksimal dari yang telah ditetapkan, maka Kepala Desa dapat mengajukan usulan penambahan alokasi dana desa untuk penerima BLT kepada Bupati setempat. Usulan tersebut harus  disertai  alasan  sesuai  keputusan  musyawarah  desa  [5].  Desa  Sungai  Dungun  adalah  salah  satu  desa  yang menyalurkan  dana  BLT.  Dalam  menyalurkan  dana  BLT  pihak  desa  menggunakan  20  variabel  yang  telah  ditentukan. Variabel  tersebut  adalah  luas  lantai  kurang  dari  8m 2 /KK,  jenis  lantai  rumah,  jenis  dinding  rumah,  jenis  atap  rumah, fasilitas MCK, sumber penerangan, sumber air minum, bahan bakar memasak, kendaraan yang dimiliki, mengonsumsi daging/susu/ayam hanya 1 kali perminggu, dapat membeli pakaian, makan dalam sehari, memiliki tempat berobat ketika sakit, jumlah tanggungan, pekerjaan kepala keluarga, penghasilan kepala keluarga perbulan, pendidikan terakhir kepala keluarga, aset/tabungan, keluarga dikepalai oleh seorang perempuan, dan tidak menerima bantuan selain BLT.
Dalam menyalurkan dana BLT pihak Desa Sungai Dungun mengalami kendala karena data penerima BLT yang tidak lengkap.  Untuk melengkapi data penerima BLT dilakukan survei data penerima BLT berdasarkan variabel yang telah  ditentukan  oleh  pihak  desa.  Survei  dilakukan  dengan  membagikan  kuesioner  penerima  BLT  kepada  masyarakat yang  menerima  bantuan  BLT  di  Desa  Sungai  Dungun.  Kuesioner  yang  diberikan  berbentuk  pertanyaan  yang  telah
memiliki pilihan jawaban. Responden dapat langsung memberikan jawabannya pada kolom yang telah disediakan. Dari hasil  survei  penerima  BLT  terdapat  banyak  data  yang  memiliki  kemiripan,  sehingga  dibutuhkan  sistem  yang  dapat mengelompokkan penerima BLT. Metode pengelompokan yang digunakan pada sistem ini adalah metode K-Modes . Penelitian  terkait  menggunakan  metode K-Modes untuk  klasterisasi  penduduk  lanjut  usia  di  Provinsi  Sumatera Selatan  [6].  Pengelompokan  yang  diperoleh  adalah  4  kelompok  lansia.  K1  kelompok  laki-laki  yang  masih  bekerja  di bidang pertanian dan perkebunan. K2 kelompok perempuan yang masih bekerja di bidang pertanian dan perkebunan. K3 kelompok lansia yang tidak bekerja dan hampir sebagian tinggal di Palembang. K4 kelompok janda yang tinggal di desa dan buta huruf. Penelitian lain adalah clustering untuk mengetahui jenis masakan daerah yang populer pada website resep online [7]. Penelitian ini mendapatkan hasil 2 alternatif jumlah cluster yaitu cluster k=4 untuk kelompok yang lebih umum dan  k=8  untuk  kelompok  yang  lebih  spesifik.  Selanjutnya  penelitian clustering untuk  pengelompokan  desa  rawan kebakaran  di Provinsi Riau [8]. Pada penelitian ini diperoleh hasil  yaitu C1 kelompok desa dengan status darurat dan aman dari kebakaran. C2 kelompok daerah sangat rawan kebakaran dan status darurat serta C3 kelompok daerah dengan status kebakaran tingkat rendah (aman). Kemudian penelitian untuk penentuan strategi marketing STMIK Budi Darma [9]. Hasil penelitian adalah calon mahasiswa lebih banyak berasal dari luar wilayah Kota Medan dengan minat jurusan Teknik Informatika dan penyebaran informasi melalui oleh website dan brosur. Penelitian lain untuk mengukur tingkat kepuasan mahasiswa terhadap pembelajaran daring [10]. Hasil penelitian sebanyak 4 cluster . Cluster sangat puas dengan persentase 22%, cluster puas 69%, cluster tidak puas 5%, dan cluster sangat tidak puas sebanyak sebanyak 4%. Penelitian mengenai penerima BLT dengan metode K-Means Clustering [11]. Penelitian ini mendapatkan hasil 3 cluster ,  yaitu cluster 1  status  tepat  sasaran  sebanyak  87  penduduk, cluster 2  status  dipertimbangkan  sebanyak  193 penduduk,  dan cluster 3  status  tidak  tepat  sasaran  sebanyak  56  penduduk.  Selanjutnya  penelitian  lain  dalam  prediksi penerima BLT dana desa [12]. Penelitian ini diperoleh sebanyak 3 cluster penerima BLT. Cluster pertama berjumlah 11 status penerima bantuan dikatakan layak, cluster kedua 5 data dengan status penerima dipertimbangkan, dan cluster ketiga 9  data  dengan  status  tidak  layak.  Penelitian  penerima  BLT  lainnya  adalah  menggunakan K-Modes [13].  Seleksi  yang dilakukan memperoleh hasil 8 orang dikelompok penerima BLT, dan 2 orang dikelompok tidak menerima BLT. Seleksi secara manual memperoleh hasil 7 orang di kelompok penerima BLT, dan 3 orang dikelompok tidak menerima BLT.
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, penelitian ini melakukan implementasi metode K-Modes dalam pengelompokan BLT di desa dengan 20 variabel dan 200 data. Metode pengujian menggunakan Davies Bouldin Index (DBI)  untuk  mengetahui  baik  atau  tidak  hasil  pengelompokan  dilihat  dari  seberapa  besar  jarak  antar  data  dan perbedaan data-data yang ada pada kelompok. Dengan adanya sistem pengelompokan penerima BLT berbasis website , pengelompokkan penerima BLT di Desa Sungai Dungun menjadi lebih mudah dan efisien.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian terdiri dari studi literatur, pengumpulan data, analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian sistem dan kesimpulan serta saran. Penelitian dimulai dengan melakukan studi literatur yang digunakan dapat berupa jurnal penelitian terkait, buku, dan artikel. Tahap selanjutnya, yaitu pengumpulan data menggunakan kuesioner survei penerima BLT pada warga di desa Sungai Dungun. Kuesioner yang diberikan berbentuk pertanyaan yang telah memiliki pilihan jawaban. Responden dapat langsung memberikan jawabannya pada kolom yang telah disediakan. Tahap analisis kebutuhan terdiri dari  kebutuhan perangkat keras dan perangkat lunak.  Pada tahap perancangan  sistem adalah membuat perancangan perangkat lunak. Tahap implementasi sistem dibuat dengan mengimplementasikan rancangan yang telah dibuat pada tahap perancangan.  Pembuatan kode program pada sistem menggunakan bahasa pemrograman PHP. Tahap  pengujian  digunakan  untuk  menguji  keberhasilan  pada  tahapan  implementasi.  Pengujian  yang  dilakukan,  yaitu menguji hasil kelompok penerima BLT. Setelah dilakukan pengujian, jika terdapat kesalahan dalam sistem, maka sistem akan  diperbaiki  hingga  sistem  dapat  digunakan  dan  berfungsi  dengan  baik.  Tahapan  berikutnya  adalah  membuat kesimpulan dan saran perbaikan. Berikut tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Clustering
Clustering merupakan teknik atau metode untuk mengelompokkan data. Data yang dikelompokkan  adalah pembagian satu kelompok data ke dalam beberapa kelompok data yang disebut cluster . Data dalam satu cluster memiliki kemiripan karakteristik antara satu data dengan data lainnya. Sehingga pembagian data tidak dapat dilakukan secara manual tetapi
menggunakan  metode clustering [14] .  Clustering terbagai menjadi  2 metode,  yaitu hierarchical  dan  non-hierarchical [15].

## 2.3 Data Mining
Data Mining merupakan proses yang digunakan untuk menangani masalah dalam pengambilan informasi dari database menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine  learning . Data  mining bertujuan  untuk menemukan pengetahuan dari data atau informasi yang dimiliki oleh suatu data [16]. Data mining juga terdapat dalam KKD (Knowledge  Discovery  in  Database) digunakan  untuk  mengidentifikasi  informasi,  dan  pengetahuan  yang bermanfaat terkait database [17].

## 2.4 Metode K-Modes
Metode K-Modes merupakan  pengembangan  dari  metode K-Means .  Metode K-Modes dapat  mengelompokkan  data kategori [18]. Berikut tahapan clustering menggunakan K-Modes : a. Pilih k data sebagai inisialisasi centroid (modus), satu untuk setiap cluster . b. Hitung jarak antara masing-masing objek dan mode cluster. Selanjutnya objek ditetapkan ke cluster yang pusatnya memiliki jarak terdekat ke objek. Persamaan untuk mencari jarak ditunjukkan pada Persamaan 1.
𝐷 (𝑥,𝑦) = ∑ ∈ (𝑋 𝑗 , 𝑌 𝑗 𝑟 𝑗=1 ) (1) Keterangan:
𝐷 (𝑥,𝑦) : Jarak data x ke y 𝑋 𝑗
: Nilai fitur ke-j dari x 𝑌 𝑗 : Nilai fitur ke-j dari y
r adalah jumlah fitur, untuk mencari jarak menggunakan nilai pencocokan ditunjukkan pada Persamaan 2.
∈ (𝑋 𝑗 , 𝑌 𝑗 ) =   { 0 1 , 𝑋 𝑗 = 𝑌 𝑗 , 𝑋 𝑗 ≠ 𝑌 𝑗 (2)
c. Perbarui centroid (modus) dari setiap cluster dengan nilai kategori yang sering muncul pada setiap cluster .
d. Ulangi langkah 2 dan 3 untuk memenuhi syarat, yaitu data pada cluster tidak berpindah posisi cluster atau posisi pusat centroid tidak berubah. e. Jika salah satu syarat terpenuhi maka proses K-Modes selesai.

## 2.5 DBI
DBI merupakan metode evaluasi cluster yang digunakan untuk mengetahui baik atau tidak hasil cluster. Baik atau tidak hasil cluster dilihat  dari  besar  jarak  antar  data  dan  perbedaan  data-data  yang  ada pada cluster [19] . Langkah-langkah perhitungan Davies Bouldin Index sebagai berikut. a. Sum of Square Within Cluster (SSW)
SSW digunakan untuk mengetahui jumlah dari kedekatan atau kemiripan data terhadap titik pusat cluster dari sebuah cluster yang diikuti. Persamaan untuk menghitung nilai SSW ditunjukkan pada Persamaan 3.
𝑆𝑆𝑊 𝑖 = 1 𝑚𝑖 ∑ 𝑑(𝑥 𝑗 𝑚𝑖 𝑗=1 , 𝑐 𝑖 ) (3)
Keterangan: 𝑚 𝑖 : Jumlah data dalam cluster ke-i 𝑐 𝑖 : Centroid cluster ke-i 𝑑(𝑥 𝑗 , 𝑐 𝑖 ) : Jarak setiap data ke centroid i b. Sum of Square Between Cluster (SSB) Digunakan untuk mengetahui jarak antar cluster. Persamaan untuk menghitung nilai SSB ditunjukkan pada Persamaan 4.
𝑆𝑆𝐵 𝑖,𝑗 = 𝑑(𝑐 𝑖 , 𝑐 𝑗 ) (4)
Keterangan:
𝑆𝑆𝐵 𝑖,𝑗 : Sum of Square Between Cluster data ke i dengan j pada cluster yang berbeda 𝑑(𝑐 𝑖 , 𝑐 𝑗 ) : Jarak centroid 𝑐 𝑖 dengan centroid 𝑐 𝑗 c. Rasio
Rasio digunakan untuk mengetahui nilai perbandingan antara cluster ke-i dan cluster ke-j. Index i dan j merupakan jumlah cluster. Persamaan untuk menghitung rasio ditunjukkan pada Persamaan 5.
𝑅 𝑖,𝑗 = 𝑆𝑆𝑊𝑖+ 𝑆𝑆𝑊𝑗 𝑆𝑆𝐵𝑖,𝑗
(5)
Keterangan:
𝑅 𝑖,𝑗 : Nilai Perbandingan cluster i dengan cluster j 𝑆𝑆𝑊 𝑖 : Sum of Square Within Cluster pada centroid i d. DBI
Nilai rasio yang diperoleh digunakan untuk mencari nilai DBI. Persamaan untuk menghitung DBI ditunjukkan pada Persamaan 6.
𝐷𝐵𝐼 = 1 K ∑ max (𝑅 𝑖,𝑗 𝐾 𝑗=1 ) (6)
Keterangan: DBI  : Davies Bouldin Index K : Jumlah cluster yang digunakan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Total data  penerima BLT yang digunakan sebanyak 200 data. Variabel yang digunakan sebanyak 20 variabel. Jumlah kelompok yang digunakan pada penelitian adalah 4 kelompok. Sehingga jumlah centroid yang dihitung adalah 4 centroid yang disimbolkan dengan C1, C2, C3, dan C4. Variabel yang digunakan disimbolkan dengan K1, K2, hingga K20 dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Variabel No Simbol Variabel Nama Variabel 1 K1 Luas lantai kurang dari 8m 2 /KK 2 K2 Jenis lantai 3 K3 Jenis dinding 4 K4 Jenis atap 5 K5 Kendaraan yang dimiliki 6 K6 Sumber air minum 7 K7 Bahan bakar memasak 8 K8 Konsumsi daging/susu/ayam 1kali perminggu 9 K9 Sumber penerangan 10 K10 Fasilitas MCK 11 K11 Tempat berobat 12 K12 Pendidikan terakhir kepala keluarga 13 K13 Pekerjaan kepala keluarga 14 K14 Penghasilan kepala keluarga 15 K15 Jumlah tanggungan 16 K16 Dapat membeli pakaian 17 K17 Makan dalam sehari 18 K18 Tabungan 19 K19 Kepala keluarga seorang perempuan 20 K20 Tidak menerima bantuan selain BLT

## 3.1 Data Penerima BLT
Data penerima BLT diperoleh dengan membagikan kuesioner survei penerima BLT kepada masyarakat yang menerima bantuan BLT desa. Nama koresponden di simbolkan dengan X1, X2, X3, sampai dengan X200. Berikut data penerima BLT terdapat pada Tabel 2.
Tabel 2. Penerima BLT Penerima BLT X1 X2 X3 X4 X5
X6
X7 X8 …  X14 X15 X16 X17  X18 X19 X20 X1 Tidak  Papan Semen Anyam Seng  Motor 1 buah Air Hujan Kayu Bakar Ya …  < Rp.500.000,- 2 Orang Ya 3 Kali  Tidak  Tidak  Tidak X2 Tidak  Papan Papan Seng  Motor 1 buah Air Hujan Kayu Bakar Ya …  < Rp.500.000,- 1 Orang Ya 3 Kali  Tidak  Tidak  Tidak X3 Tidak  Papan Semen Anyam Seng  Motor 1 buah Air Hujan Gas Ya …  < Rp.500.000,- 1 Orang Ya 3 Kali  Tidak  Tidak  Tidak … … … … … … … … …  … … … … … … … X200 Tidak  Keramik  Semen Anyam Seng  Motor 1 buah Air Hujan Gas Ya …  < Rp.500.000,- 1 Orang Ya 3 Kali  Tidak  Ya Tidak

## 3.2 Perhitungan Metode K-Modes
Pada penelitian ini, sebelum masuk ke  perhitungan menggunakan K-Modes terlebih dahulu menentukan data centroid awal. Penentuan data centroid awal dilakukan secara acak. Data centroid awal yang diperoleh terdapat pada Tabel 3.
Tabel 3. Centroid Awal Centroi d Centroid K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 … K14 K15 K16 K17 K18 K19 K20 C1 Ya Keramik Semen Anyam Seng Motor 1 buah Air Hujan Gas Ya … < Rp.500.000, - 1 Orang Ya 2 Kali Tidak  Tidak  Tidak C2 Ya Semen Semen Anyam Seng Motor 2 buah Air Hujan Gas Ya … < Rp.500.000, - 3 Orang Ya 3 Kali Tidak  Tidak  Tidak C3 Ya Semen Semen Anyam Seng Motor 1 buah Air Hujan Gas Ya … < Rp.500.000, - 3 Orang Ya 2 Kali Tidak Ya Tidak C4 Tidak  Keramik Semen Anyam Seng Motor 2 buah Air Hujan Gas  Tidak  … Rp. 500.000 - Rp. 1.000.000,- 2 Orang Tidak 3 Kali Ya Tidak  Tidak
Kemudian langkah-langkah perhitungan metode K-Modes Sebagai berikut:
a. Mencari jarak data dengan centroid menggunakan nilai pencocokan pada Persamaan 2. Berpusat pada data 1 dengan centroid 1.
(X1, C1) = ϵ (X1,1 , C1,1) + ϵ (X1,2 , C1,2) + ϵ (X1,3 , C1,3) + ϵ (X1,4 , C1,4) + ϵ (X1,5 , C1,5) + ϵ (X1,6 , C1,6) + ϵ (X1,7 , C1,7) + ϵs (X1,8 , C1,8) + ϵ (X1,9 , C1,9) + ϵ (X1,10 , C1,10) + ϵ (X1,11 , C1,11) + ϵ (X1,12 , C1,12) + ϵ (X1,13, C1,13) + ϵ (X1,14 , C1,14) + ϵ (X1,15 , C1,15) + ϵ (X1,16 , C1,16) + ϵ (X1,17 , C1,17)  + ϵ (X1,18 , C1,18) + ϵ (X1,19 , C1,19) + ϵ (X1,20 , C1,20) (X1, C1) = (Tidak, Ya) + (Papan, Keramik) + (Semen Anyam, Semen Anyam) + (Seng, Seng) + (Motor 1 buah, Motor 1 buah) + (Air Hujan, Air Hujan) + (Kayu Bakar, Gas) + (+ (Ya, Ya) + (Ya, Ya) + (Ya, Ya) + (Puskesmas, Puskesmas) + (Tamat SD, Tamat SD) + (Buruh Tani, Buruh Tani) + (<500.000, <500.000) + (2 Orang, 1 Orang) + (Ya, Ya) + (3 Kali, 2 Kali) + (Tidak, Tidak) + (Tidak, Tidak) + (Tidak, Tidak) (X1, C1) = 1 + 1 + 0 + 0 + 1 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 1 + 0 + 1 + 0 + 0 + 0 (X1, C1) = 5
Berpusat pada data 1 dengan centroid 2.
(X1, C2) = ϵ (X1,1 , C2,1) + ϵ (X1,2 , C2,2) + ϵ (X1,3 , C2,3) + ϵ (X1,4 , C2,4) + ϵ (X1,5 , C2,5) + ϵ (X1,6 , C2,6 + ϵ (X1,7 , C2,7) + ϵs (X1,8 , C2,8) + ϵ (X1,9 , C2,9) + ϵ (X1,10 , C2,10) + ϵ (X1,11 , C2,11) + ϵ (X1,12 , C2,12) + ϵ (X1,13, C2,13) + ϵ (X1,14 , C2,14) + ϵ (X1,15 ,C2,15) + ϵ (X1,16 , C2,16) + ϵ (X1,17 , C2,17)  + ϵ (X1,18 , C2,18) + ϵ (X1,19 , C2,19) + ϵ (X1,20 , C2,20) (X1, C2) =   (Tidak,  Ya)  + (Papan,  Semen)  +  (Semen  Anyam,  Semen Anyam)  +  (Seng,  Seng)  +  (Motor  1 buah, Motor 2 buah) + (Air Hujan, Air Hujan) + (Kayu Bakar, Gas) + (Ya, Ya) + (Ya, Ya) + (Ya, Ya) + (Puskesmas, Puskesmas) + (Tamat SD, SMP) + (Buruh Tani, Buruh Nelayan) + (<500.000, <500.000) + (2 Orang, 3 Orang) + (Ya, Ya) + (3 Kali, 3 Kali) + (Tidak, Tidak) + (Tidak, Tidak) + (Tidak, Tidak)
(X1, C2)
=   1 + 1 + 0 + 0 + 1 + 0 + 1 + 0 + 0 + 0 + 0 + 1 + 1 + 0 + 1 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 (X1, C2) =   7 Berpusat pada data 1 dengan centroid 3.
(X1, C3)
= ϵ (X1,1 , C3,1) + ϵ (X1,2 , C3,2) + ϵ (X1,3 , C3,3) + ϵ (X1,4 , C3,4) + ϵ (X1,5 , C3,5) + ϵ (X1,6 , C3,6) + ϵ (X1,7 , C3,7) + ϵs (X1,8 , C3,8) + ϵ (X1,9 , C3,9) + ϵ (X1,10 , C3,10) + ϵ (X1,11 , C3,11) + ϵ (X1,12 , C3,12) + ϵ (X1,13, C3,13) + ϵ (X1,14 , C3,14) + ϵ (X1,15 , C3,15) + ϵ (X1,16 , C3,16) + ϵ (X1,17 , C3,17)  + ϵ (X1,18 , C3,18) + ϵ (X1,19 , C3,19) + ϵ (X1,20 , C3,20) (X1, C3) =  (Tidak,  Ya)  + (Papan,  Semen)  +  (Semen  Anyam,  Semen  Anyam)  +  (Seng,  Seng)  +  (Motor 1  buah, Motor 1 buah) + (Air Hujan, Air Hujan) + (Kayu Bakar, Gas) + (Ya, Ya) + (Ya, Ya) +  (Ya, Ya) + (Puskesmas, Puskesmas) + (Tamat SD, Tamat SD) + (Buruh Tani, Buruh Tani) + (<500.000, <500.000) + (2 Orang, 3 Orang) +(Ya, Ya) + (3 Kali, 2 Kali) + (Tidak, Tidak) + (Tidak, Ya) + (Tidak, Tidak) (X1, C3) = 1 + 1 + 0 + 0 + 0 + 0 + 1 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 1 + 0 + 1 + 0 + 1 + 0
(X1, C3)
= 6
Berpusat pada data 1 dengan centroid 4 (X1, C4) = ϵ (X1,1 , C4,1) + ϵ (X1,2 , C4,2) + ϵ (X1,3 , C4,3) + ϵ (X1,4 , C4,4) + ϵ (X1,5 , C4,5) + ϵ (X1,6 , C4,6) + ϵ (X1,7 , C4,7) + ϵs (X1,8 , C4,8) + ϵ (X1,9 , C4,9) + ϵ (X1,10 , C4,10) + ϵ (X1,11 , C4,11) + ϵ (X1,12 , C4,12) + ϵ (X1,13, C4,13) + ϵ (X1,14 , C4,14) + ϵ (X1,15 ,C4,15) + ϵ (X1,16 , C4,16) + ϵ (X1,17 , C4,17)  + ϵ (X1,18 , C4,18) + ϵ (X1,19 , C4,19) + ϵ (X1,20 , C4,20)
(X1, C4)
= (Tidak, Tidak) + (Papan, Keramik) + (Semen Anyam, Semen Anyam) + (Seng, Seng) + (Motor 1 buah, Motor 2 buah) + (Air Hujan, Air Hujan) + (Kayu Bakar, Gas) + (Ya, Tidak) + (Ya, Ya) + (Ya, Ya) + (Puskesmas,  Puskesmas)  +  (Tamat  SD,  Tamat  SD)  +  (Buruh  Tani,  Buruh  Pelabuhan)  +  (<500.000,
500.000 – 1000.000) + (2 Orang, 2 Orang) +(Ya, Tidak) + (3 Kali, 3 Kali) + (Tidak, Ya) + (Tidak, Tidak) + (Tidak, Tidak) (X1, C4) = 0 + 1 + 0 + 0 + 1 + 0 + 1 + 1 + 0 + 0 + 0 + 0 + 1 + 1 + 0 + 1 + 0 + 1 + 0 + 0 (X1, C4) = 8
Selanjutnya perhitungan jarak data dilanjutkan dengan data ke 2 hingga data ke 200. Hasil perhitungan jarak data dengan centroid dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4. Jarak Data
Data Ke Centroid 1 Centroid 2 Centroid 3 Centroid 4  Kelompok yang diikuti X1 5 7 6 8 Sangat Layak X2 5 8 7 10 Sangat Layak X3 4 6 6 9 Sangat Layak X4 4 6 7 10 Sangat Layak X5 6 6 5 11 Cukup layak X6 4 2 3 10 Layak … … … … … … X192 3 7 2 10 Cukup Layak X193 5 6 5 12 Sangat Layak X194 3 5 0 11 Cukup layak X195 3 6 4 10 Sangat Layak X196 3 6 5 11 Sangat Layak X197 5 7 4 12 Cukup Layak X198 4 7 4 12 Sangat Layak X199 4 6 2 11 Cukup Layak X200 5 9 5 9 Sangat Layak
b. Mencari modus atau nilai yang sering muncul pada tiap kelompok untuk mencari centroid baru. Centroid baru yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 . Centroid Baru Centroid Centroid K1 K2 K3 K4 K5
K6 K7 K8 …  K14
K15 K16 K17  K28 K19 K20 C1 Ya Papan Semen Anyam Seng Motor 1 buah Air Hujan Gas Ya … < Rp.500.000,- 1 Orang  Ya 2 Kali  Tidak  Tidak  Tidak C2 Ya Semen Semen Anyam Seng Motor 2 buah Air Hujan Gas Ya … < Rp.500.000,- 3 Orang  Ya 3 Kali  Tidak  Tidak  Tidak C3 Ya Semen Semen Anyam Seng Motor 1 buah Air Hujan Gas Ya … < Rp.500.000,- Tidak Ada Ya 2 Kali  Tidak  Tidak  Tidak C4 Tidak  Keramik Semen Anyam Seng Motor 2 buah Air Hujan Gas Tidak  … < Rp.500.000,- 3 Orang  Tidak  3 Kali  Tidak  Tidak  Tidak
c. Membandingkan data centroid lama dengan data centroid baru pada tiap kelompok. Jika nilainya sama, maka proses metode K-Modes berhenti. Jika nilainya berbeda, maka menghitung kembali jarak data dengan centroid menggunakan Persamaan (2.2) hingga nilai centroid baru dan nilai centroid lama bernilai sama.
Perhitungan  pada  iterasi  ke  2  masih  menggunakan  4  kelompok,  dan  menghitung  jarak  data  seperti  iterasi  1. Sehingga pada iterasi ke 2 juga menghasilkan jarak data. Perhitungan menggunakan 4 kelompok berhenti pada iterasi ke 3.  Pada  iterasi  ke  3,  menghasilkan  kelompok  penerima  BLT  sebanyak  101  KK  dikelompok  sangat  layak,  40  KK dikelompok layak, 44 KK dikelompok cukup layak, dan 15 KK dikelompok tidak layak.

## 3.3 Hasil Pengujian DBI
Setelah  proses  metode K-Modes dilakukan,  hasil  pengelompokan  penerima  BLT  diuji  menggunakan  DBI.  Kelompok penerima BLT yang digunakan adalah 4 kelompok. Berikut adalah tahapan untuk mendapatkan nilai DBI.
a. Menghitung nilai Sum of Square Within Cluster (SSW) SSW digunakan untuk mengetahui jarak data dengan centroid akhir. Tahap pertama untuk mendapatkan nilai SSW adalah mengelompokkan data dan menghitung jarak setiap data dengan centroid akhir. Hasil perhitungan SSW sebagai berikut.
𝑆𝑆𝑊 𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐿𝑎𝑦𝑎𝑘 = 1 101 (d(X1,C1) + …)
𝑆𝑆𝑊 𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐿𝑎𝑦𝑎𝑘 = 1 101 (4 + …)
𝑆𝑆𝑊 𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐿𝑎𝑦𝑎𝑘 = 1 101 (342)
𝑆𝑆𝑊 𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐿𝑎𝑦𝑎𝑘 = 3,38614
𝑆𝑆𝑊 𝐿𝑎𝑦𝑎𝑘 = 1 40 (d(X5,C2) + …) 𝑆𝑆𝑊 𝐿𝑎𝑦𝑎𝑘 = 1 40 (4 + …) 𝑆𝑆𝑊 𝐿𝑎𝑦𝑎𝑘 = 1 40 (136) 𝑆𝑆𝑊 𝐿𝑎𝑦𝑎𝑘
= 3,4
𝑆𝑆𝑊 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝 𝐿𝑎𝑦𝑎𝑘 = 1 44 (d(X17,C3) + …)
𝑆𝑆𝑊 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝 𝐿𝑎𝑦𝑎𝑘 = 1 44 (5 + …)
𝑆𝑆𝑊 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝 𝐿𝑎𝑦𝑎𝑘 = 1 44 (133)
𝑆𝑆𝑊 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝 𝐿𝑎𝑦𝑎𝑘 = 3,02273
𝑆𝑆𝑊 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐿𝑎𝑦𝑎𝑘 = 1 15 (d(X102,C4) + ..)
𝑆𝑆𝑊 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐿𝑎𝑦𝑎𝑘 = 1 15 (5 + ...)
𝑆𝑆𝑊 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐿𝑎𝑦𝑎𝑘 = 1 15 (58)
𝑆𝑆𝑊 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐿𝑎𝑦𝑎𝑘 = 3,86667
b. Menghitung Sum of Square Between Cluster (SSB)
Nilai SSB digunakan untuk menghitung jarak data antar centroid. Centroid yang digunakan sebanyak 4 centroid , maka perhitungan yang dilakukan adalah centroid 1 dengan centroid 2, centroid 1 dengan centroid 3, centroid 1 dengan centroid 4, centroid 2 dengan centroid 3 , centroid 2 dengan centroid 4, dan centroid 3 dengan centroid 4. Terdapat hasil yang bernilai 0 dikarenakan centroid tersebut dihitung menggunakan centroid itu sendiri. Hasil perhitungan SSB dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Nilai SSB SSB Data Centroid 1  2 3 4 Data Centroid 1  0  5 5 9 2  5  0 6 7 3  5  6 0 10 4  9  7  10 0
c. Rasio
Rasio digunakan untuk mengetahui nilai perbandingan antara kelompok ke-i dan kelompok ke-j. Perhitungan rasio sebagai berikut.
𝑅 1,2 = ( 𝑆𝑆𝑊 1 + 𝑆𝑆𝑊 2 ) / 𝑆𝑆𝐵 1,2 𝑅 1,2 = (3,38614 + 3,4) / 5
𝑅 1,2 = (6,78614) / 5
𝑅 1,2 = 1,35723
𝑅 1,3 = ( 𝑆𝑆𝑊 1 + 𝑆𝑆𝑊 3 ) / 𝑆𝑆𝐵 1,3 𝑅 1,3 = (3,38614 + 3,02273) / 5
𝑅 1,3 = (6,40887) / 5
𝑅 1,3 = 1,28177
𝑅 1,4 = ( 𝑆𝑆𝑊 1 + 𝑆𝑆𝑊 4 ) / 𝑆𝑆𝐵 1,4 𝑅 1,4 = (3,38614 + 3,86667) / 9
𝑅 1,4 = (7,25281) / 9
𝑅 1,4 = 0,80587
𝑅 2,3 = ( 𝑆𝑆𝑊 2 + 𝑆𝑆𝑊 3 ) / 𝑆𝑆𝐵 2,3 𝑅 2,3 = (3,4 + 3,02273) / 6
𝑅 2,3 = (6,42273) / 6
𝑅 2,3 = 1,07046
𝑅 2,4 = ( 𝑆𝑆𝑊 2 + 𝑆𝑆𝑊 4 ) / 𝑆𝑆𝐵 2,4 𝑅 2,4 = (3,4 + 3,86667) / 7
𝑅 2,4 = (7,26667) / 7
𝑅 2,4 = 1,0381
𝑅 3,4 = ( 𝑆𝑆𝑊 3 + 𝑆𝑆𝑊 4 ) / 𝑆𝑆𝐵 3,4 𝑅 3,4 = (3,02273 + 3,86667) / 10
𝑅 3,4 = (6,8894) / 10
𝑅 3,4 = 0,68894
Setelah melakukan perhitungan rasio antar kelompok ke-i dan kelompok ke-j (𝑅 𝑖,𝑗 ) , selanjutnya menentukan rasio antar kelompok maksimum R(maks). Tabel nilai rasio maksimum dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Nilai Maksimum 𝑹 𝒊,𝒋 Data Kelompok R(maks) 1 2
3 4 Data Kelompok 1 0 1,35723  1,28177  0,80587 1,35723 2  1,35723 0 1,07046 1,0381 1,35723 3  1,28177  1,07046 0 0,68894 1,28177 4  0,80587 1,0381 0,68894 0 1,0381
d. DBI
Berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai  SSW,  SSB,  dan  rasio  dilakukan  perhitungan  nilai  DBI.  Perhitungan  DBI sebagai berikut.
DBI = (R1 + R2 + R3 + R4) / K = (1,35723 + 1,35723 + 1,28177 + 1,0381) / 4 = (5,02447) / 4 = 1,25858

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, dengan mengimplementasikan metode K-Modes diperoleh hasil kelompok penerima BLT terdiri dari kelompok sangat layak, layak, cukup layak, dan tidak layak. Dari jumlah data penerima BLT sebanyak 200 data, diperoleh kelompok sangat layak berjumlah 101 kepala keluarga, kelompok layak berjumlah 40 kepala keluarga, kelompok cukup layak berjumlah 44 kepala keluarga, dan kelompok tidak layak berjumlah 15 kepala keluarga. Kemudian  dilakukan  pengujian  menggunakan  DBI  untuk  mengetahui  baik  atau  tidak  hasil  kelompok  yang  diperoleh. Hasil DBI yang diperoleh dengan nilai sebesar 1,25858.

## REFERENCES
[1] R. Yunus and M. Radjab, Analisis Pengentasan Kemiskinan . Makassar: CV. Social Politic Genius, 2018.
[2] A. Bhinadi, Penanggulangan Kemiskinan dan Pemberdayaan Masyarakat . Yogyakarta: CV Budi Utama, 2017.
[3] Badrudin,  D.  Noviarni,  and  H.  Arif, Tanggung  Jawab  Negara  Terhadap  Fakir  Miskin dan Anak  Terlantar  Dalam  Perspektif Maqashid Syari’ah . Sumatera: PT Insan Cendikia Mandiri, 2022.
[4] B. Susantyo, T. Nainggolan, A. Rahman, R. G. Erwinsyah, and N. R. Irmayani, Bantuan Sosial Tunai Kementrian Sosial Bagi Keluarga  Terdampak  Covid-19 .  Jakarta:  Pusat  Penelitian  dan  Pengembangan  Kesejahteraan  Sosial,  Badan  Pendidikan, Penelitian, dan Penyuluhan Sosial, 2020.
[5] P. D. T. dan T. Kementerian Desa, “Panduan Pendataan Bantuan Langsung Tunai – BLT Dana Desa,” E-Book , pp. 1–26, 2020.
[6] F. S. Jumeilah and D. Pratama, “Klasterisasi Penduduk Lanjut Usia Sumatera Selatan Menggunakan Algoritma K-Modes,” J. TAM ( Technol. Accept. Model ) , vol. 8, no. 2, pp. 85–89, 2017.
[7] F. Indriani and I. Budiman, “K-Modes Clustering Untuk Mengetahui Jenis Masakan Daerah Yang Populer Pada Website Resep Online,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 4, p. 290, 2017, doi: 10.25126/jtiik.201744548.
[8] Linada Yuliana, “Penerapan Algoritma K-Modes Clustering Untuk Pengelompokkan Desa Rawan,” p. 18, 2019.
[9] E. K. Nduru, E. Buulolo, P. Studi, T. Informatika, B. D. Medan, and S. Marketing, “IMPLEMENTASI ALGORITMA K-Modes UNTUK MENENTUKAN,” vol. 2, pp. 12–19, 2018.
[10]  D.  Desyanti,  Y.  Yusrizal,  and  F.  Sari,  “Implementasi  Algoritma  K-Modes  Untuk  Mengukur  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa Terhadap Pembelajaran Daring,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 4, pp. 719–727, 2022, doi: 10.47065/bits.v3i4.1401.
[11]  S.  Sari  and  J.  N.  Utamajaya,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Langsung  Tunai  Dana  Desa  Menggunakan Metode Algoritma K-Means Clustering,” J. JUPITER , vol. 14, no. 1, pp. 150–160, 2022.
[12]  Y. Filki, “Algoritma K-Means Clustering dalam Memprediksi Penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT) Dana Desa,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 4, pp. 166–171, 2022, doi: 10.37034/infeb.v4i4.166.
[13]  Y. A. Pranoto, N. Vendyansyah, and B. L. Tunai, “METODE K-MODE,” vol. 5, no. 1, pp. 57–63, 2022.
[14]  E. Irwansyah and M. Faisal, Advanced Clustering: Teori dan Aplikasi . DeePublish, 2015.
[15]  S. Santoso, Mahir Statistik Multivariat dengan SPSS . Jakarta: PT Elex Media Komputindo, 2018.
[16]  M.  Wahyudi,  Masitha,  R.  Saragih,  and  Solikhun, Data  Mining:  Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  dan  K-Medoid Clustering . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[17]  D. Aldo, A. Syawatri, Alwendi, Darmansah, and K. Samosir, Data Mining . Sumatera Barat: Insan Cendikia Mandiri, 2021.
[18]  J. Wang, Encyclopedia of Data Warehousing and Mining . USA: Information Science Reference, 2009.
[19]  D. Davies and D. W. Bouldin, “A Cluster Separation Measure,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. , vol. PAMI-1, 1979.