## I MPLEMENTASI D ATA M INING D ALAM P ENENTUAN T INGKAT K EMISKINAN M ENGGUNAKAN F UZZY C-M EANS
Nurrahmah Fitirani Kahar , Lillyan Hadjaratie * , Sitti Suhada, Indhitya R. Padiku
Program Studi Sistem Informasi, Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Negeri Gorontalo, Indonesia *Penulis korespondensi, email: lillyan.hadjaratie@gmail.com _____________________________________________________________________________

## A BSTRAK
Kemiskinan merupakan salah satu persoalan yang menjadi perhatian utama pemerintah daerah, termasuk di  Kabupaten  Bone  Bolango,  Provinsi  Gorontalo,  Indonesia.  Berbagai  program  dan  bantuan  untuk mensejahterakan  masyarakat  telah  dilaksanakan  oleh  pemerintah  daerah  namun  dinilai  belum  efektif, karena adanya kekeliruan yang disebabkan oleh ketidaksesuaian dalam penentuan kategori rumah tangga miskin pada saat pendataan. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan algoritma Fuzzy C-Means dalam menentukan kategori rumah tangga miskin. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Metode Eksperimen dengan menggunakan tahapan umum dari proses Data Mining dengan Algoritma Clustering Fuzzy  C-Means.  Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  sistem  yang  dapat  mendata  rumah  tangga  miskin dan kemudian mengelompokannya ke dalam (3) jenis kategori yaitu miskin,  hampir miskin, dan sangat miskin  dengan  model  perhitungan  yang  lebih  akurat.  Kesimpulan  yang  diperoleh  bahwa  sistem  yang dibuat  telah  behasil  mengklaster 100  (seratus)  data  sampel  rumah  tangga  miskin  di  Kabupaten  Bone Bolango  ke  dalam  tiga  kategori  kemiskinan,  dengan  persentase  setiap  kategori  adalah  50%  sangat miskin, 34% hampir miskin, dan 16% sangat miskin.
Kata kunci : data mining, fuzzy c-means, kemiskinan, teknik pengklasteran

## A BSTRACT
Poverty  has  become  one  of  the  major  issues  concerned  by  the  government  in  Bone  Bolango  Regency, Gorontalo Province, Indonesia. Various programs and assistance for the welfare of the community have been implemented, yet they are considered ineffective due to some mistakes in specifying the category of poor households during the data collection process. The objective of this present study is to apply the Fuzzy  C-Means  algorithm  in  determining  the  category  of  poor  households.  Further,  it  employed  the Experimental  Method  by  going  through  general  stages  of  the  Data  Mining  process  with  the  Fuzzy  C- Means Clustering algorithm. This study produces a system that is able to record poor households, which then groups them into three categories, including poor (50%), almost poor (34%), and very poor (16%) with  a  more  accurate  calculation  model.  In  brief,  the  produced  system  has  successfully  clustered  100 sample  data  of  poor  households  in  the  site  area  into  three  poverty  categories  with  the  percentage  of each category mentioned above.
Keywords : data mining, fuzzy c-means, poverty, clustering technique

## P ENDAHULUAN
Kemiskinan merupakan salah satu persoalan yang menjadi perhatian utama pemerintah  daerah Kabupaten  Bone  Bolango  Provinsi  Gorontalo.  Program  dan  bantuan  untuk  mensejahterakan masyarakat telah dilaksanakan oleh pemerintah daerah namun sejauh ini  dinilai belum efektif. Penyebabnya  diidentifikasi  karena  adanya  kekeliruan  yang  disebabkan  ketidaksesuaian  dalam penentuan  kategori  rumah  tangga  miskin  pada  saat  pendataan.  Salah  satu  upaya  untuk mengatasi  permasalahan  tersebut  adalah  dengan  mengimplementasikan  salah  satu  metode dalam  fungsi data  mining ,  yaitu Clustering ,  yang  dapat  mengelompokkan  data  secara  lebih akurat sesuai dengan tingkat kemiripan dari karakteristik datanya (Tan dkk, 2006).
Kemampuan  metode  clustering  dalam  melakukan  pengelompokkan  data  secara  lebih  akurat ditunjukkan oleh Han dan Kamber (2012), yang menyatakan bahwa syarat sekaligus tantangan yang harus dipenuhi dalam metode clustering, antara lain adalah: (1) skalabilitas; () kemampuan analisa dalam beragam bentuk data; (3) menemukan cluster dalam bentuk yang tak terduga; (4) kemampuan  untuk  menangani  noise;  (5)  sensitifitas  dalam  perubahan  input;  (6)  mampu melakukan clustering untuk data dimensi tinggi; serta (7) interpretasi dan kegunaan.
Terdapat  banyak  algoritma  yang  dapat  digunakan  dalam  penerapan  metode  clustering.  Satu diantaranya adalah Fuzzy C-Means (FCM) yang merupakan bagian dari metode hard K-Means Dalam  metode  ini,  digunakan  model  pengelompokkan fuzzy dimana  tingkat  keberadaan  data dalam  satu  cluster  ditentukan  oleh  derajat  keanggotannya. Algoritma  ini  dinilai  memiliki kemampuan  yang  baik  dalam  mendeteksi  cluster  tingkat  tinggi,  yang  kemudian  dapat menunjukkan hubungan antar pola cluster yang berbeda (Sharma dan Borana, 2014).
Menurut Kusumadewi dan Purnomo (2004) langkah-langkah dalam penerapan algoritam Fuzzy C-Means adalah sebagai berikut:
1. Input data yang akan di cluster X, berupa matriks berukuran n x m (n, jumlah sampel data; m, atribut setiap data). Xij, data sampel ke-i (i=1,2...n), atribut ke-j (j=1,2...m);
2. Tentukan:
a. Jumlah Cluster : c;
b. Pangkat : w;
c. Maksimum Iterasi : MaxIter; d. Error Rate : ɛ 𝐼 ; e. Fungsi Objektif Awal
: 𝑃 𝑜 = 0; f. Iterasi Awal : t = 1; 3. Bangkitkan bilangan random µik, i=1,2...n; k=1,2...c; sebagai elemen-elemen matriks partisi awal U ...................................................................................... (1) dengan j=1,2...n ............................................................................................ (2) 4.   Hitung pusat cluster ke-k: Vkj, dengan k=1,2...c; dan j=1,2...m .............................................................................. (3) 5. Hitung fungsi objektif pada iterasi ke-t, Pt ................................................................. (4) 6. Hitung perubahan matriks partisi .............................................................................. (5)
7. Cek kondisi berhenti:
a. Jika : (|Pt-Pt-1| ɛ 𝐼 ) atau (t > MaxIter) maka berhenti
b. Jika tidak : t = t + 1, ulangi langkah ke-4
Adapun  14  (empat  belas)  indikator  kemiskinan  yang  digunakan  sebagai  dasar  dalam pengelompokkan  kategori  kemiskinan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut (Pemprov Gorontalo, 2013):
1. Luas lantai bangunan tempat tinggal kurang dari 8 m² per orang;
2. Jenis lantai bangunan tempat tinggal terbuat dari tanah/bambu/ kayu murahan;
3. Jenis dinding tempat tinggal terbuat dari bambu/rumbia/kayu berkualitas rendah;
4. Tidak memiliki fasilitas buang air besar/bersama-sama dengan rumah tangga lain;
5. Sumber penerangan rumah tangga tidak menggunakan listrik;
6. Sumber air minum berasal dari sumur/ mata air tidak terlindungi/ sungai/ air hujan;
7. Hanya mengkonsumsi daging/susu/ayam satu kali dalam seminggu;
8. Hanya membeli satu stel baju dalam setahun;
9. Hanya sanggup makan sebanyak satu/dua kali dalam sehari;
10. Tidak sanggup membayar biaya pengobatan di puskesmas/poliklinik;
11. Sumber  penghasilan  kepala  rumah  tangga  adalah  petani  dengan  luas  lahan  0,5  ha,  buruh tani,  nelayan, buruh bangunan,  buruh  perkebunan,  atau  pekerjaan  lainnya  dengan pendapatan  di  bawah  Rp.  300.000  perbulan  dan  atau  memiliki  pendapatan  di  bawah  garis kemiskinan;
12. Pendidikan tertinggi kepala rumah tangga tidak sekolah/tidak tamat SD/hanya SD;
13. Tidak  memiliki  tabungan/barang  yang  mudah  dijual  dengan  nilai  minimal  Rp.  500.000 seperti sepeda motor, emas, ternak, kapal motor, atau barang modal lainnya;
14. Karakteristik wilayah akses pelayanan adalah perkotaan, pedesaan/pesisir.

## M ETODE
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Metode Eksperimen dengan menggunakan tahapan  umum  dari  proses  Data  Mining  dengan  Algoritma  Clustering  Fuzzy  C-Means  seperti berikut:
1. Pengumpulan Data
Data  yang  dikumpulkan  dan  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  penduduk  miskin Kabupaten  Bone  Bolango  tahun  2013  yang  bersumber  dari  Badan  Perencanaan Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Kabupaten Bone Bolango.
2. Praproses Data
Praproses  data  meliputi  seleksi  data,  pembersihan  data,  pemilihan  fitur,  dan  transformasi data,  yang  akan  berpengaruh  pada  performansi  dari  sistem  data  mining,  yang  disebabkan oleh data yang tidak valid, hilang ataupun berbeda format.
3. Data Mining
Tahapan  proses  dimana  data  yang  sudah  dipraproses  di cluster dengan  menggunakan  cara kerja algoritma Fuzzy C-Means (FCM).
4. Perancangan Sistem
Proses  perancangan  sistem  meliputi  perancangan  proses  dan  perancangan  antar  muka ( interface ). Perancangan proses menggunakan Diagram Arus Data (DAD).
5. Implementasi
Sistem dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP.
6. Pengujian Sistem Pengujian sistem menggunakan metode pengujian Black Box.

## H ASIL DAN D ISKUSI

## Praproses Data
Data  yang  menjadi  data  set  dalam  perhitungan  ini  adalah  data  Kepala  Keluarga  (KK)  rumah tangga  miskin  di  wilayah  Kabupaten  Bone  Bolango  sejumlah  100  KK,  yang  diperoleh  dari perhitungan sampel dengan Rumus Slovin (Selvia et  al.,  2007) dari populasi sebanyak 10.661 KK  yang  tersebar  di  18  kecamatan  yang  berada  di  Kabupaten  Bone  Bolango,  Provinsi Gorontalo,  Indonesia.  Data  tersebut  terlebih  dahulu  dibersihkan  ( cleaning )  karena  memiliki atribut  yang  tidak  semuanya  digunakan  dalam  proses  data  mining.  Adapun  atribut  yang digunakan adalah nama penduduk, indikator dan status penduduk. Selanjutnya dilakukan proses transformasi data, untuk  menentukan nilai keanggotaan dalam suatu himpunan data fuzzy dari setiap indikator. Hasil transformasi data terdapat pada Tabel 1 (Kahar, 2015).
Tabel 1. Tranformasi data nilai keanggotaan data fuzzy setiap indikator kemiskinan
Indikator Karakteristik Nilai Keanggotaan 1. Luas lantai bangunan tempat tinggal Kurang dari 8m 2 1 8m 2 – 15m 2 0.5 Lebih dari 8m 2 0 2. Jenis lantai bangunan tempat tinggal Tanah 1 Bambu 0.6 Kayu Murahan 0.3 Selain ketiganya 0 3. Jenis dinding tempat tinggal Bambu 1 Kayu Berkualitas Rendah 0.6 Rumbia 0.3 Selain Ketiganya 0 4. Fasilitas buang air besar Tidak Memiliki 1 Memiliki 0 5. Sumber penerangan rumah tangga Tidak menggunakan listrik 1 Menggunakan Listrik 0 6. Sumber air minum Mata Air/Sungai/Air Hujan 1 Sumur 0.5 Selain itu (PDAM, DAP) 0 7. Kesanggupan mengkonsumsi daging/susu/ ayam dalam seminggu Tidak Pernah 1 1 kali 0.5 Lebih dari 1 Kali 0 8. Kesanggupan membeli satu stel baju dalam setahun Tidak Sanggup Sanggup 1 0 9. Kesanggupan makan dalam sehari Tidak Sanggup Sanggup 1 0 10. Kesanggupan membayar biaya pengobatan di puskesmas/ poliklinik Tidak Sanggup Sanggup 1 0 11. Sumber penghasilan kepala rumah tangga Luas  lahan  <=  0,5ha  dan  Pendapatan  <= Rp.300.000 0 Luas  lahan  >  0,5ha  dan  Pendapatan  <= Rp.300.000 0.6 Luas  lahan  <=  0,5ha  dan  Pendapatan  > Rp.300.000 0.3 Luas  lahan  >  0,5ha  dan  Pendapatan  > Rp.300.000 0 12. Pendidikan tertinggi kepala rumah tangga Tidak Sekolah 1 Tidak Tamat SD 0.6 Taman SD 0.3 Tamat SMP dan SMA 1 13. Tabungan/ barang yang mudah dijual Tidak Memiliki 1
Indikator Karakteristik Nilai Keanggotaan Memiliki 0 14. Karakteristik wilayah akses pelayanan Perkotaan 1 Pedesaan 0.5 Pesisir 0 Data Mining (Penerapan Fuzzy C-Means )
1. Menentukan jumlah cluster (Gambar 1).
Cluster yang terbentuk ada 3 (tiga) yaitu Miskin, Hampir Miskin, dan Sangat Miskin.
2. Menetapkan matriks partisi awal U Tahapan pertama yang menjadi matriks partisi awal adalah nilai yang dipilih sesuai dengan keadaan  dan  14  indikator  kemiskinan  yang  dibagi  menjadi  masing-masing  menjadi  tiga cluster.
Gambar 1. Nilai indikator kemiskinan
3. Membangkitkan  nilai  acak  μik,  i=1,2,…,n;  k=1,2,…,c;  sebagai  elemen-elemen  matriks partisi awal U (Gambar 2).
Gambar 2. Elemen Matriks partisi awal
Maka nilai acak random yang terbentuk adalah:
Cluster 1 = 0.113 Cluster 2 = 0.253 Cluster 3 = 0.749
4. Menghitung  Pusat  Cluster  pada  iterasi  pertama,  tetapi  sebelumnya  akan  dicari  nilai  X ij ( i adalah nilai sampel dan j adalah atribut).
Selanjutnya  nilai  C1  akan  dipangkatkan  dua  dan  di  hitung  dengan  data  dari  14  indikator untuk mencari nilai dari X ij .
C1 2 = 0.013 x 0.5 = 0.0065 = 0.01 C2 2 = 0.064 x 0.5 = 0.032 C3 2 = 0.561 x 0.5 = 0.281
Hasil perhitungan terdapat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Data untuk menghitung nilai cluster
Cluster 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 0.113 0.5 1 0.3 0 0 0.5 0.5 1 0 1 1 0.3 1 0.5 0.253 0.5 1 0.3 0 0 0.5 0.5 1 0 1 1 0.3 1 0.5 0.749 0.5 1 0.3 0 0 0.5 0.5 1 0 1 1 0.3 1 0.5
Hasil perhitungan untuk semua indikator untuk mencari nilai (X ij ) disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai X ij dari setiap cluster Cluster (µi) 2 x Xi1 (µi) 2 x Xi2 (µi) 2 x Xi3 (µi) 2 x Xi4 (µi) 2 x Xi5 (µi) 2 x Xi6 (µi) 2 x Xi7 (µi) 2 x Xi8 (µi) 2 x Xi9 (µi) 2 x Xi10 (µi) 2 x Xi11 (µi) 2 x Xi12 (µi) 2 x Xi13 (µi) 2 x Xi14 0.013 0.01 0.01 0.003 0 0 0.01 0.01 0.01 0 0.01 0.01 0.003 0.01 0.01 0.064 0.03 0.06 0.02 0 0 0.03 0.03 0.06 0 0.06 0.06 0.02 0.06 0.03 0.561 0.28 0.56 0.17 0 0 0.28 0.28 0.56 0 0.56 0.56 0.17 0.56 0.28
Jumlah Σ Xij dari tiap cluster yang sudah dijumlahkan dari nilai Xi 1 sampai Xi 14 adalah:
Σ X ij 1 = 0.09 Σ X ij 2 = 0.46 Σ X ij 3
= 4.26
Selanjutnya mencari nilai Vkj:
Vkj 1   = Xij 1 / (μi)² = 0.01 / 0.013 = 0.77 Vkj 2   = Xij 1 / (μi)² = 0.03 / 0.064 = 0.468 = 0.47 Vkj 3   = Xij 1 / (μi)² = 0.28 / 0.561 = 0.499 = 0.5
Hasil perhitungan untuk semua indikator untuk mencari nilai pusat cluster (V kj ) dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil perhitungan nilai pusat cluster (Vkj) Cluster
(µi) 2 (µi) 2 x Xij1 (µi) 2 x Xij2 (µi) 2 x Xij3 (µi) 2 x Xij4 (µi) 2 x Xij5 (µi) 2 x Xij6 (µi) 2 x Xij7 (µi) 2 x Xij8 (µi) 2 x Xij9 (µi) 2 x Xij10 (µi) 2 x Xij11 (µi) 2 x Xij12 (µi) 2 x
Xij13 (µi) 2 x Xij14 0.013 0.77 0.77 0 0 0 0.77 0.77 0.77 0 0.77 0.77 0 0.77 0.77 0.064 0.47 0.94 0.31 0 0 0.47 0.47 0.94 0 0.97 0.94 0.31 0.94 0.47 0.561 0.5 1 0.3 0 0 0.5 0.5 1 0 1 1 0.3 1 0.5
Jumlah Σ Vkj dari tiap cluster yang sudah dijumlahkan dari nilai Xij 1 sampai Xij 14 adalah:
Σ Vkj 1 = 6.93 Σ Vkj 2 = 7.2 Σ Vkj 3 = 7.6
5. Hitung fungsi objektif (P)
Fungsi objektif pada iterasi pertama (P1), yaitu mencari nilai dari L1, L2 dan L3 (Tabel 5).
L1 = (Σ Vkj - Σ Xij) x (μi)² = (6.93 - 0.09) x 0.013
= 0.088 = 0.09
L2
= (Σ Vkj - Σ Xij) x (μi)²
= (7.2 - 0.46) x 0.064 = 0.43 L3
= (Σ Vkj - Σ Xij) x (μi)² = (7.6 – 4.26) x 0.561
= 1.87 LT
= L1 + L2 + L3 = 0.09 + 0.43 + 1.87 = 2.39
Tabel 5. Hasil perhitungan fungsi objektif
Cluster (μi)² ΣXij ΣVkj L = (Vkj - Xij) x (μi)² C1 0.013 0.09 6.93 0.09 C2 0.064 0.46 7.2 0.43 C3 0.561 4.26 7.6 1.87 Fungsi Objektif (LT) 2.39 6. Hitung perubahan matriks partisi (U) (Tabel 6). U1 = L1 / Lt
= 0.09 / 2.39
= 0.04
U2
= L2 / Lt = 0.43/ 2.39 = 0.18 U3 = L3 / Lt = 1.87/ 2.39 = 0.78
Tabel 6. Nilai perubahan matriks baru U1 U2 U3 Hampir Miskin Miskin Sangat Miskin 0.04 0.18 0.78
Dari Tabel 6 dapat dilihat hasil yang mendekati angka satu adalah nilai yang dipilih untuk menentukan hasil akhir kategori kemiskinan.
7. Cek kondisi berhenti untuk pusat cluster langkah ke enam.
Dengan melihat Tabel 6, nilai yang mendekati satu atau nilai yang tertinggi berada pada U3 yang  berarti  sangat  miskin.  Sehingga  dapat  disimpulkan  responden  ini  ada  dalam  ketegori Sangat Miskin .
Hasil  akhir  yang  diperoleh  dari  perhitungan  dengan  menggunakan  algoritma Fuzzy  C-Means adalah  adanya  perbedaan  dengan  data  yang  telah  ada  (Gambar  3).  Dengan  menggunakan metode Fuzzy C-Means hasil cluster menunjukan nilai persentasi dari cluster Sangat Miskin 50 %, Miskin 34 % dan hampir miskin 16 % dari 100 data KK yang digunakan (Kahar, 2015).
Gambar 3. Persentasi grafik perhitungan dengan metode FCM
Hasil  tersebut  apabila  dibandingkan  dengan  presentase  grafik  Indikator  Kemiskinan  tanpa menggunakan  Metode  FCM  (Gambar  4),  diperoleh  perbedaan  yang  cukup  signifikan,  yaitu hampir miskin 44 %, Miskin 36% dan Sangat Miskin 20 % dari 100 sampel KK.

## Gambar 4. Persentasi grafik perhitungan tanpa menggunakan metode FCM

## Implementasi Sistem
Beberapa  tampilan  dari  sistem  yang  dibuat  adalah  Tampilan  Form  Login  (Gambar  5),  Proses Data Mining Fuzzy C-Means (Gambar 6), dan Laporan (Gambar 7).
Gambar 5. Tampilan form login
Gambar 6. Tampilan proses data mining Fuzzy C-Means

## Gambar 7. Tampilan laporan

## K ESIMPULAN
Sistem aplikasi yang dibuat telah berhasil mengklaster 100 (seratus) data sampel rumah tangga miskin  di  Kabupaten  Bone  Bolango,  Provinsi  Gorontalo  dalam  tiga  kategori  kemiskinan, dengan  persentase  setiap  kategori  adalah  50%  sangat  miskin,  34%  hampir  miskin,  dan  16% sangat miskin. Adapun saran pengembangannya adalah  perlu penggunaan algoritma clustering yang  berbeda  dalam  mengelompokkan  kategori  dan  indikator  kemiskinan  untuk  memperoleh hasil yang lebih bervariasi.

## R EFERENSI
Han, J. W., Kamber, M. & Pei, J. (2012). Data Mining Concepts and Techniques . 3rd Edition, Morgan Kaufmann Publishers, Waltham. Kahar,  N.  F.  (2015). Penentuan  Tingkat  Kemiskinan  dengan  Metode  Fuzzy  C-Means  di Kabupaten Gorontalo . Skripsi. Universitas Negeri Gorontalo. Kusumadewi,  S.  &  Purnomo,  H.  (2004). Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk  Pendukung  Keputusan . Yogyakarta: Graha Ilmu.
Selvia, Consuelo G. et. al. (2007). Research Methods. Quezon City: Rex Printing Company Sharma,  M.,  dan  Borana,  K.  (2014).  Clustering  in  Data  Mining:  Brief  Review. International Journal of Core Engineering & Management (IJCEM), 1 (1).
Pemprov  Gorontalo.  (2013).  Surat  Keputusan  Gubernur  Gorontalo  Nomor  4  Tahun  2013 tentang Indikator Penanggulangan Kemiskinan . Sekretariat Daerah. Gorontalo.
Tan, P. N., Steinbach, M., & Kumar, V. (2006). Introduction to Data Mining . Boston: Pearson Addison Wesley.