## SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS MONOGRAFI KECAMATAN KEDUNGKANDANG MENGGUNAKAN METODE K-MEANS
Sundari, Karina Auliasari, Renaldi Primaswara Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia sundariliya17@gmail.com

## ABSTRAK
Data Monografi merupakan data yang berisikan data pokok dari suatu daerah yang menyangkut beberapa data seperti jumlah penduduk, luas wilayah, usia penduduk dst. Pada Kecamatan Kedungkandang data Monografi masih berupa file hardcopy , adanya keterbatasan data Monografi yang hanya dilihat oleh pihak Kecamatan dan Kelurahan  yang  ada  di  Kecamatan  Kedungkandang.  Selain  itu  Kecamatan  Kedungkandang  masih  belum menyediakan  data  Monografi  berupa  visualisasi  data  dalam  bentuk  pemetaan  menggunakan  beberapa  atribut. Perhitungan  menggunakan  metode K-Means yang  mengelompokkan  dari  beberapa  atribut  seperti  jumlah penduduk,  usia  penduduk,  dan  jumlah  pendidikan  terakhir  di  setiap  daerah  di  Kecamatan  Kedungkandang. Pembuatan aplikasi menggunakan bahasa pemograman PHP native serta menggunakan framework CSS bootstrap, kemudian  untuk  database  yang  dibuat  menggunakan PhpMyAdmin dan Xampp .Hasil  yang  didapat  dari perhitungan  tersebut  mengenai  tingkat  pendidikan  paling  rendah(R),  sedang(S),  dan  tingg(T)  kemudian menghasilkan cluster banyaknya peluang kerja(B) dan sedikitnya peluang kerja(S) pada tiap daerah yang hasilnya berupa peta wilayah dengan masing – masing warna yang berbeda.
Kata kunci : Sistem Informasi Geografis, Monografi, K-Means .

## 1. PENDAHULUAN
Monografi kelurahan adalah himpunan data yang dilaksanakan  oleh  pemerintahan  desa  dan  kelurahan yang  tersusun  secara  sistematis,  akurat  dan  terpadu dalam  penyelenggaraan  pemerintahan.  Monografi berfungsi  untuk  menyampaikan  informasi  mengenai Kelurahan atau Desa khususnya di wilayah Kecamatan Kedungkandang.  Beberapa  data  yang  tersaji  di Monografi diantaranya luas wilayah, jumlah penduduk, mata pencaharian penduduk, dan sebagainya.
Salah  satu  wilayah  yang  menyajikan  data Monografi  yaitu  Kecamatan  Kedungkandang,  yang berada di wilayah Kota Malang provinsi Jawa Timur. Kecamatan  dengan  luas  wilayah  kurang  lebih  38,89 km2 serta memiliki 12 Kelurahan. Informasi mengenai pembagian wilayah kelurahan yang ada di Kecamatan Kedungkandang dapat dilihat di Monografi Kecamatan.  Proses input data  Monografi  di Kecamatan  Kedungkandang  masih  menggunakan microsoft  excel yang  dicetak  menjadi hardcopy , sehingga  hasil  akhir  berupa  laporan  yang  hanya  bisa dilihat oleh pihak Kecamatan dan Kelurahan di daerah Kecamatan Kedungkandang, sehingga informasi tidak dapat dilihat dan diakses oleh masyarakat luar.
Pada  uraian  yang  telah  dijabarkan  sebelumnya diperlukan website untuk  memberikan  informasi mengenai  Monografi  Kecamatan  Kedungkandang berupa visualisasi peta wilayah yang dapat menggambarkan  data  berupa  peta  tersebut.  Sehingga hasil  informasi  bisa  diakses  oleh  masyarakat  luar untuk  mengetahui  mengenai  data  Monografi  di Kecamatan Kedungkandang.
Pembuatan sistem menggunakan perhitungan K- Means yang menghasilkan cluster tingkat pengangguran paling rendah(R), Sedang(S), dan tinggi
(T). Adapun cluster yang kedua yakni banyak(B) dan sedikitnya(S)  peluang  kerja  ditiap  daerah.  Kemudian hasil yang didapat berupa peta wilayah dengan warna yang  berbeda  pada  tiap cluster .  Pengambilan  data untuk  perhitungan  metode  menggunakan  beberapa atribut  yang  diambil  dari  data  Monografi  Kecamatan Kedungkandang. Penggunaan metode K-Means dalam penelitian ini adanya kemudahan dalam mengimplementasi  pengelompokkan  dalam  jumlah besar.  Dengan  adanya  sistem  untuk  Monografi menggunakan  metode K-Means ini  diharapkan memudahkan masyarakat dalam mengakses informasi mengenai data Monografi
Kecamatan Kedungkandang, selain itu memudahkan pengelolahan yang  data  yang  dilakukan  oleh  pihak  Kecamatan Kedungkandang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Penelitian Terdahulu
Pada  tahun  2018  Laksmi  Yustika  Devi  dan Muhammad  Iqbal  Taftazani  melakukan  penelitian mengenai  pemetaan  wilayah  Kabupaten  Pekalongan berdasarkan indikator kemiskinan. Pada peneliatian ini data  yang  digunakan  yaitu  data  kemiskinan  dasar Kabupaten  Pekalongan  2013  sampai  2017  dimana didapat dari Badan Pusat Statistik di tahun 2018 (data sekunder), kemudian data primer diperoleh dari  hasil penilaian bobot indikator kemiskinan dengan OPD dan kecamatan.
Adanya  penelitian  ini  dikarenakan  tingkat kemiskinan namun belum ada hirarki lokasi penetuan wilayah indikator kemiskinan sehingga dengan adanya ini  dapat  membantu  program  penanggulangan Kemiskinan daerah oleh pemerintah [1].
Ditahun  2018  Deko  Alfiandi,  Ernawati,  Endina Putri  Purwandari  melakukan  penelitian  implementasi k-means clustering dan pemetaan pemukiman kumuh di kota bengkulu berbasis web Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan  algoritme  K-means  dalam pengelompokkan dan pemetaan pemukiman kumuh di Kota  Bengkulu.  Hasil cluster menjadi  4  tingkat kategori yakni kumuh berat, sedang, ringan dan tidak kumuh yang sudah ditetapkan oleh Tim KoTaKu [5].
Kemudian  pada  tahun  2021  Arninda  Agnes Vernanda,  Ahmad Faisol, dan Nurlaily Vendyansyah melakukan penelitian mengenai Penerapan Metode K- Means Clustering Untuk Pemetaan Daerah Rawankecelakaan  Lalu  Lintas  Di  Kota  Malang Berbasis Website. Banyaknya korban kecelakaan lalu lintas  di  beberapa  daerah  Kota  Malang,  dan  tidak adanya  petunjuk  daerah  mana  saja  yang  rawan kecelakaan  sehingga  memerlukan  sistem  untuk mengetahui  daerah  yang  rawan  kecelakaan  di  Kota Malang [2].
Muhammad  Rifai  N.  Yusuf,  Yosep  Agus Pranoto,  F.  X.  Ariwibisono  pada  tahun  2020 melakukan  penelitian  Rancang  Bangun  Sistem Informasi Geografis Pemetaan Upah Minimum. Kota (Umk) Dan Biaya Kebutuhan Hidup Di Provinsi Jawa Timur  Berbasis  Web.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk memenuhi  kebutuhan  hidup  layak  bagi  Maasyarakat. Namun,  kurangnya  Upah  yang  diberikan  oleh pemerintah  sehingga  pada  tgl  20  Nov  2019  lalu dilakukannya aksi unjuk rasa oleh para buruh di depan Kantor Gubernur Jawa Timur tepatnya di Jl. Pahlawan Surabaya.    Proses  yang  dilakukan  penulis  untuk menampilkan  lokasi  mengenai  UMK  dan  SBH  Kota dengan  menampilkan  hasil  berupa  bagan flowchart [3].
Ditahun  yang  sama  Ahmad  Fahim  Aslamsyah, Yosep  Agus  Pranoto,  dan  Renaldi  Primaswara melakukan  penelitian  mengenai  Sistem  Informasi Geografis  tentang  daerah  hortikultura  sayuran  di daerah Kabupaten Malang. Masalah yang terjadi pada dinas tanaman pangan holtikultura, dan perkebunan di Kabupaten  Malang  mengalami  kesulitan  dalam memantau sayuran yang ada di daerah tersebut karena luasnya wilayah dan belum adanya sistem terkomp a uteris mm asi untuk dapat membantu pendataan  hasil  panen  sayuran.  Sehingga  peneliti membuat  sistem  mengenai  informasi  geografis  hasil panen sayuran di Kabupaten malang berdasarkan data indormasi jumlah  produksi sayuran  pertahun, kemudian data mengenai jenis sayuran dan informasi hasil panen yang ada di Kabupaten Malang [4].

## 2.2. Monografi
Monografi  merupakan  kumpulan  data  yang dilaksanakan  oleh  pemerintah  yang  tersusun  secara lengkap,  akurat  dan  terpadu  dalam  penyelenggaraan pemerintah. Memuat tentang data umum berisi antara lain  data  personail  penyelenggaraan  pemerintahan desa,  data  keuangan  berisi  tentang  data  pendapatan, belanja, pembiayaan, dan kekayaan desa [6].
2.3. Kecamatan Kedungkandang Kecamatan Kedungkandang
merupakan kecamatan yang terletak di bagian timur wilayah Kota Malang.  Kedungkandang  merupakan  salah  satu wilayah kecamatan tertua di Kota Malang yang sudah ada  sejak  sebelum  zaman  pemekaran  wilayah  Kota Malang pada dekade 80-an.
Kecamatan  Kedungkandang  di  sebelah  utara berbatasan  langsung  dengan  Kecamatan  Pakis, Kabupaten  Malang.  Sedangkan  di  sebelah  barat, kecamatan ini berbatasan langsung dengan Kecamatan Klojen  dan  Kecamatan  Sukun  Kota  Malang. Sementara  itu,  sebelah  selatan  berbatasan  langsung dengan  Kecamatan  Tajinan  dan  Kecamatan  Pakisaji, Kabupaten Malang. Lalu, di sebelah timur, kecamatan ini berbatasan langsung dengan Kecamatan Tumpang dan Kecamatan Tajinan Kabupaten Malang.

## 2.4. Sistem Informasi Geografis
Sistem informasi geografis mer g upak k an sistem yang digunakan untuk mengumpulkan, memeriksa dan menganalsa  dat  informasi  yang  berhubungan  dengan unsur  geografis  atau  bumi.  Kemudian  sistem  ini berikas  proses  perubahan  data  spasial  yang  berbeda. Sistem  informasi  geografis  ini  terdiri  dari  perangkat kerja, perangkat lunak, data, dan informasi geografis. Data  yang  ada  pada  sistem  informasi  geografis  ini yaitu data inputan, data ouput, data management, daya manupulasi dan data analis.

## 2.5. K Means Clustering
Metode  merupakan  metode  analisis  data  yang melakukan  pengelompokan  objek  data  kedalam cluster,  maka  sebelum  melakukan  clustering  harus melakukan penentuan nilai K dahulu.
Ada  beberapa  tahapan  clustering  menggunakan K- Means ini diantaranya:
1. Menentukan  nilai  K  (dengan  nilai  bebas)  sebagai jumlah cluster yang ingin dibuat
2. Memunculkan  nilai  acak  untuk  cluster  awal (centroid) sebanyak nilai K
3. Menghitung jarak setiap data pada masing masing centroid dengan rumus berikut
d =(X 1 C 1 ) = √(𝑋 1𝑎 – 𝐶 1𝑎 ) 2 + ((𝑋 1𝑏 – 𝐶 1𝑏 ) 2
keterangan = d : jarak x : variabel atribut
C 1 : nilai centroid 1 C 2 : nilai centorid 2
Berikut ini merupakan gambar diagram flowchart sistem dari penelitan ini.
Gambar 1. Flowchart Sistem
3. METODE PENELITIAN
3.1. Analisis Data
Dalam  pembuatan  sistem  ini  memerlukan  data yang nantinya akan diolah dan dianalisa sesuai dengan kebutuhan  sistem.  Data  yang  didapat  yaitu  data monografi  tahun  2018  hingga  tahun  2021  berupa hardcopy, kemudian adanya wawancara dan
kunjungan  pada  Kantor  Kecamatan  Kedungkandang. Kemudian  data  yang  didapat  beberapa  tahun dibandingkan  agar  dapat  melihat  perkembangan disetiap data pokok yang ada.

## 3.2. Analisa Kebutuhan sistem
Setelah  itu  mulai  melakukan  riset  untuk  sistem dan  fitur  yang  dibutuhkan,  mulai  dari  kebutuhan fungsional  dan  non  fungsional.  Dari  kebutuhan fungsional  yaitu  adanya  tampilan  sistem  informasi visualisasi peta
monografi
Kecamatan
Kedfsungkanjjdang  yang sudah dicluster sebelumnya melalui proses dari data yang sudah diolah. Kemudian kebutuhan  non  fungsional  yaitu  sistem  yang  berjalan dapat dilakukan pada beberapa browser seperti mozilla firefox, microsoft edge, dan lainnya.

## 3.3. Flowchart Sistem
Flowchart merupakan alur berupa diagram yang menampilkan langkah untuk melakukan sebuah proses di suatu program yang setiap langkahnya digambarkan dalam  bentuk  diagram  dan  dihubungkan  dengan panah. Penggunaan bagan dengan bentuk dan lambang sesuai dengan arti dari bentuk tersebut. Dengan begitu proses  dapat  lebih  jelas,  lebih  ringkas,  serta mengurangi kekurangan dalam salah baca. Flowchart
Pada  gambar  dibawah  ini  yaitu  alur  flowchart mengenai  proses  sistem  yang  akan  dibuat.  Tampilan awal  yaitu  berupa  beranda,  kemudian  adanya  pilihan sebagai admin atau  sebegai user. Jika  sebagai  admin maka adanya proses login sesuai dengan username dan password yang terdaftar. Kemudian jika sebagai user, dapat  meliihat  data  dan  diproses  untuk  dapat menampilkan peta berdasarkan data yang sudah

## 3.4. Flowchart Metode
Flowchart  yang  dibuat  ini  merupakan  flowchart program  yaitu  suatu  flowchart  yang  menggambarkan secara  rinci  prosedur  dari  proses  program.  Flowchart program terdiri dari dua macam, antara lain: flowchart logika  program  ( program  logic  flowchart )  dan flowchart  program  komputer  terinci  ( detailed computer program flowchart ).
Flowchart  metode  merupakan  alur  atau  proses jalannya  metode  dari  sistem  yang  dibuat.  Dengan adanya flowchart metode dapat memudahkan pembaca memahami  metode  yang  digunakan  oleh  peneliti. Proses  dari  flowchart  ini  yaitu  Menganalisa  data merupakan  langkah  awal  dari  sistem  yang  dibuat, kemudian  mulai  menentukan  titik  centroid  lalu melakukan perhitungan menggunakan rumus Euclidean Distance setelah ada hasil maka melakukan iterasi  data  dan  jika  hasilnya  mengalami  perubahan maka akan tetap menghitung, jika tidak maka selesai. Alur dari sistem tersebut digambarkan pada gambar 2 dibawah ini.

## Gambar 2. Flowchart Metode

## 3.5. Stuktur Menu
Struktur menu adalah suatu bentuk atau gamber yang  dibuat  untuk  merancang  sebelum  proses pembuatan  sistem.  Struktur  menu  dibuat  untuk memudahkan  dalam  perancangan  sebelum  mulai membuat  sistem  selain  itu  mengetahui  alur  yang nantinya akan dibuat.
Dalam  struktur  dibawah  ini  ada  dua  akses  yang dapat dilakukan yaitu sebagai user atau sebagai admin yang  dimana  admin  dapat username dan password untuk  mengolah  data  agar  dapat  ditampilkan  sebagai informasi pada sistem  yang dibuat, kemudian adanya user sebagai  pengguna  yang  dapat  mengakses informasi  mengenai  data  monografi  dan  peta  yang akan ditampilkan sesuai dengan tahun yang ditentukan oleh user . Selain itu adanya informasi mengenai data monografi  yang  diproses  kedalam  bentuk  peta menggunakan metode K Means Clustering. kemudian, adanya  informasi  mengenai data cluster yaitu cluster tingkat  pengangguran  dan cluster peluang  kerja. Berikut  ini  pada  gambar  3  merupakan  struktur  menu sistem yang dibuat.
Gambar 3. Struktur Sistem
3.6. Diagram Blok
Diagram  blok adalah  suatu bentuk  alur  proses yang akan dibuat. Tujuan dibuatnya diagram blok ini adalah  untuk  meng da eta f hui  alur  utama  dari  sistem yang  dibuat  dalam  penelitian  ini.  Diagram  blok berisikan input (masukan ), kemudian  adanya  proses sistem,  lalu output (pengeluaran)  hasil  dari  sistem. Dibawah ini merupakan diagram blok dari sistem yang dibuat dalam penelitian ini.
Gambar 4. Diagram Blok
Penjelasan diagram blok pada gambar 3.4 yaitu: 1. Input
a. Data spasial dan data atribut Data  spasial  adalah  merupakan  data  yang bereferensi  geografis  sehingga  merujuk  pada ruang  atau  lokasi  atau  daerah  di  permukaan bumi,  data  spasial  berbentuk  garis,  titik,  dan poligon. Sedangkan data atribut Data atribut berisi tentang karakteristik atau keterangan  suatu  objek.  Data  atribut  dapat berbentuk huruf, angka, tabel, dan diagram.
b. Data monografi kecamatan Kedungkandang Data monografi berupa tahun, nama kelurahan, jumlah penduduk, tingkat pendidikan, usia, dan umr kota.
2. Proses
a. Analisis  data  yang  ada  kemudian  disusun dalam bentuk tabel
b. Memberikan  variabel  di  setiap  atribut  yang digunakan
c. Melakukan  proses  clustering  menggunakan metode Algoritma K Means dari semua atribut yang digunakan.
3. Output
a. Cluster dan iterasi dari hasil perhitungan Cluster yang akan dicari mengenai pendapatan umkm  tingkat  kota  berdasarkan  atribut  yang digunakan dan sudah dihitung.
b. Peta  wilayah  sebagai  informasi  hasil  akhir perhitungan berupa
peta sehingga memudahkan  masyarakat  luar  mendapatkan informasi tersebut

## 3.7. Use Case
Use  case adalah  sebuah  kegiatan  atau  interaksi yang  saling  berkaitan  antara  aktor  dan  sistem.  Atau secara  umum,  dapat  diartikan  sebagai  sebuah  teknik untuk  yang  dimanfaatkan  untuk  pengembangan perangkat  lunak  ( software ),  berguna  mengetahui kebutuhan  fungsional  dari  sistem  tersebut.  Berikut merupakan gambar use case sistem yang dibuat pada penelitian ini
Gambar 5. Use Case Diagram
Pada  use  case  diatas  sudah  bisa  dilihat  bahwa admin  memiliki  peran  lebih  banyak  dari  user.  Yang dima dq na user hanya bisa melihat serta mencetak dari informasi  yang  disampaikan  selain  itu  user  dapat memasukkan data dari sehingga data yang dimasukkan dapat diproses menggunakan metode dan men d ghasi da lkan cluster serta visualisasi data berupa peta cluster berdasarkan warna yang sudah ditentukan sebelumnya,  sedangkan  admin  memiliki  peran  untuk mengolah  data  hingga  menjadi  informasi  sampai pembuatan peta wilayah.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Data untuk Pengangguran
Data  cluster  pengangguran  dapat  melihat  hasil data  perhitungan  berdasarkan  inputan  sebelumnya yang  kemudian  diproses  menggunakan  metode  K Means sehingga menghasilkan data dengan keterangan Cluster  Re  (Pengangguran  tingkat  Rendah)  dan  T (Pengangguran tingkat Tinggi).

## Gambar 6. data cluster pengangguran

## 4.2. Halaman Peta untuk Pengangguran
Setelah  proses  perhitungan  sebelumnya  maka menghasilkan peta berdasarkan dari cluster yang sudah didapat  dengan  warna  di  setiap  cluster.  Keterangan warna  yaitu  Hijau  untuk  Tingkat  Pengangguran Rendah (Re/R) dan Merah untuk Tingkat Pengangguran Tingkat Tinggi (T).
Gambar 7. Peta Cluster Pengangguran

## 4.3. Halaman Data untuk Peluang Kerja
Data  cluster  peluang  kerja  dapat  melihat  hasil data  perhitungan  berdasarkan  inputan  sebelumnya yang  kemudian  diproses  menggunakan  metode K- Means , sehingga menghasilkan data dengan keterangan Cluster B (Banyaknya Peluang Kerja) dan S (Sedikitnya Peluang Kerja).

## Gambar 8. Data Peluang Kerja

## 4.4. Halaman Peta untuk Peluang Kerja
Setelah  proses  perhitungan  sebelumnya  maka menghasilkan peta berdasarkan dari cluster yang sudah didapat  dengan  warna  di  setiap  cluster.  Keterangan
warna yaitu Biru untuk Banyaknya Peluang Kerja (B) dan Hijau untuk Sedikitnya Peluang Kerja (S).

## Gambar 9. Data Peluang Kerja

## 4.5. Halaman Data Monografi
Data Monografi  merupakan data yang  berisikan data  pokok  wilayah  Kecamatan  Kedungkandang disetiap  Kelurahan.  Data  ini  berfungsi  untuk memberikan informasi mengenai peningkatan sumber daya manusia setiap tahunnya yang nantinya dijadikan laporan kepada pihak pemerintah bagian kependudukan.
Gambar 10. Data Monografi
4.6. Pengujian Metode
Pengujian metode dilakukan dengan memasukkan  data  baru  sehingga  nantinya  akan dihitung menggunakan centroid yang baru. Berikut ini merupakan  pengujian  metode  menggunakan  data monografi  tahun  2018  dengan  3 centroid (Kotalama (C1), Mergosono(C2), dan Tlogowaru(C3)) kemudian dihitung  menggunakan  metode K Means.  Menetukan titik centroid berdasarkan data yang ada, dibawah ini adalah  perhitungan  dalam  menentukan  nilai  iterasi pengangguran tahun 2018 menghtung pada Kelurahan Bumiayu.
Kel usia Pekerjaan pendidikan 1 2 3 1 2 3 1 2 3
C1 2 3 1 1 3 1 3 2 2 C2 1 3 1 2 3 2 2 1 1 C3 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Keterangan Cluster :
T = Tingkat Pengangguran Tinggi S = Tingkat pengangguran Sedang R = Tingkat Pengangguran Rendah
Keterangan input jika usia penduduk :
{1 | umur, <= 1000 }   ...... (4.1) {2 | umur, 5000 ≤x≤ 10.000}  ......(4.2) {3 | umur, > 10.000 } ......(4.3)
Keterangan pekerjaan :
{1 | profesi,  <= 500 }   ...... (4.1)
{2 | profesi, 500≤x≤ 1000}  ......(4.2)
{3 | profesi, > 1000 } ......(4.3)

## Keterangan pendidikan
{1 | pendidikan, <= 1000 }   ...... (4.1)
{2 | umur 1000 ≤x≤ 5000}  ......(4.2)
{3 | umur > 5000 } ......(4.3)
Berikut merupakan perhitungan dengan menggunakan  kelurahan  Kotalama,  Mergosono,  dan tlogowaru  sebagai centroid dan  mencari  nilai  pada Kelurahan Bumiayu
Kemudian  mengasilkan  beberapa  iterasi  seperti dibawah  ini.  Iterasi  akan  tetap  dihitung  atau dilan s jut fs kan  jika  hasil  masih  berbeda.  Berikut merupakan hasil iterasi pertama
T R S Clust er Kelura han 4 2,449489 743 3,872983 346 T Kotalam a 2,449489 743 3,283300 133 3,316624 79 T Mergos ono 1,732050 808 3 3,741657 387 R Bumiay u 3,872983 346 3 0 R Tlogow aru
Kemudian  iterasi  ketiga  nilai  masih  berubah artinya perhitungan masih dilanjutkan
T R S Clust er Kelura han 3,674234 614 3,674234 614 4,193248 542 T Kotalam a 2,738612 788 3,162277 66 3,403429 643 T Mergos ono 4,743416 49 4,415880 433 4,821825 38 T Bumiay u 4,183300 133 2,915475 947 3,041381 265 R Tlogow aru

## Pada iterasi ketiga nilai juga masih berubah
T R S Clust er Kelura han 3,840728 74 4,304390 523 6,480740 698 T Kotalam a 2,958039 892 3.586239 132 5,830091 895 T Mergos ono 4,663689 527 4,746343 622 6,244997 998 T Bumiay u 3,476108 936 2,279132 389 3 R Tlogow aru
Kemudian pada iterasi keempat nilai sama maka perhitungan  selesai  dan  iterasi  ke  empat  merupakan hasil  dari  perhitungan  berdasarkan  centroid  dan  nilai yang ditentukan.
T R S Clust er Kelura han 3,840728 74 4,304390 523 6,480740 698 T Kotalam a 2,958039 892 3.586239 132 5,830091 895 T Mergos ono 4,663689 527 4,746343 622 6,244997 998 T Bumiay u 3,476108 936 2,279132 389 3 R Tlogow aru

## 4.7. Pengujian User
Pengujian  sistem  pada  browser  dengan  tujuan untuk  memberikan  informasi  bahwa  sistem  berjalan dengan baik dan normal. Berikut merupakan tabel dari pengujian sistem pada browser yang telah dilakukan.
Tabel 1. Pengujian User
No. Item Yang Diuji Nama Browser Google Chrome Microsoft Edge 1 Halam login   2 Halaman cluster pengangguran   3 Halaman cluster peluang kerja   4 Halaman Data Monografi   5 Halaman Peta Cluster Pengangguran   6 Halaman Peta Clsuter Peluang Kerja  

## 4.8. Pengujian BlackBox
Tabel 2. Pengujian Blckbox No Item yang di uji Hasil yang dibuat Yang dihasilkan muncul 1 Halam login Muncul tampilan login untuk admin Menampilkan tampilan login berhasil 2 Halaman cluster pengangguran Munculnya data cluster pengangguran Menampilkan tabel data cluster berhasil 3 Halaman cluster peluang kerja Munculnya data cluster peluang kerja Menampilkan peta cluster berhasil 4 Halaman Data Monografi Munculnya data monografi Menampilkan  data monoggrafi yang diinput oleh admin berhasil 5 Halaman Peta Cluster Pengangguran Munculnya peta peluang kerja Menampilkan peta cluster berhasil 6 Halaman Peta Clsuter Peluang Kerja Munculnya peta peluang kerja Menampilkan peta cluster berhasil

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  dari  penelitian  yang  dilakukan dalam  pembuatan  Sisem  Informasi  Geografis  maka disimpulkan beberapa hal dibawah  ini , diantaranya : Berdasarkan  penelitian  dan  sistem  yang  dilakukan peneliti  menghasilkan  2  (dua)  cluster  yaitu  cluster pengangguran  dan  cluster  peluang  kerja,  dimana perhitungan  cluster  dilakukan  dari  data  yang  sudah didapat  berupa  data  monografi,  dengan  variabel diantaranya  jumlah  penduduk,  usia,  pendidikan  dan pekerjaan.  Pada  setiap  data  memiliki  kode  cluster masing  masing  di  bagian  cluster  pengangguran mengahasilkan  tingkat  pengangguran  paling  tinggi (T),  kemudian  sedang  (S)  dan  tingkat  pengangguran
rendah  (R).    Sistem  informasi  geografis  ini menunjukkan bahwa bekerja dengan baik, dari sistem yang  dibuat  dapat  menampilkan  beberapa  fitur  yaitu menampilkan  data  cluster  yang  sudah  dihitung menggunakan metode k-means kemudian dimasukkan dalam  sistem  yang  sudah  dibuat.  Adanya  fitur  peta yang  sebelumnya  sudah  diproses  setelah  melakukan proses data pada bagian cluster halaman sebelumnya, fitur  untuk  memilih  tahun  dari  2018  hingga  2021. Dengan keterangan warna pada cluster pengangguran yaitu  merah  untuk  cluster  tingkat  penganggurang paling tinggi (T), kuning tingkat pengangguran sedang (S)  dan  hijau  untuk  tingkat  pengangguran  paling rendah  (R).  Kemudian  pada  bagian  cluster  peluang kerja  menghasilkan warna  biru untuk Banyaknya (B)
peluang kerja dan Sedikitnya (S) peluang kerja. Selain itu  terdapat  fitur  yang  menampilkan  data  monografi, dengan  beberapa  filed  seperti  jumlah  penduduk, penduduk  laki  –  laki  dan  perempuan,  kemudian  usia penduduk,  ,  jumlah  penduduk  miskin,  UMR  tingkat Kota.  Fitur  admin  yang  digunakan  untuk  mengolah setiap data yang akan ditampilkan pada tampilan user.
Dari  penelitian  yang  sudah  dibuat,  berikut beberapa  poin  saran  mengenai  penelitian  Sistem Informasi Geografis Monografi Kecamatan Kedungkandang:  Adanya  fitur  lain  sehingga website tidak  terlihat  seperti  tampilan  biasa.  Tampilan  warna ang menarik menambah kesan bagi pengguna website tersebut.    Pengembangan  dari  sistem  yang  dibuat seperti  memperluas  wilayah  penelitian,  dan  lainnya. Menggunakan metode lain dalam penelitian selanjutnya  seperti  AHP,  SAW,  atau Fuzzy. Mengembangkan sistem dalam bentuk aplikasi mobile Android

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Devi  Laksmi  Yustika,  Taftazani  Muhammad Iqbal,  2018,  Pemetaan  Wilayah  Kabupaten Pekalongan Berdasarkan Indikator Kemiskinan
[2]  Alfiandi  Deko,  Ernawati,  Purwandari  Endina Putri,  2018,  Implementasi  K-Means  Clustering
Dan  Pemetaan  Pemukiman  Kumuh  Di  Kota Bengkulu Berbasis Web
[3]  Vernanda,  Faisol,  Vendiansyah,  PENERAPAN METODE  K-MEANS  CLUSTERING  UNTUK PEMETAAN DAERAH RAWANKECELAKAAN  LALU  LINTAS  DI KOTA MALANG BERBASIS WEBSITE. Jurnal teknik informatika ITN Malang, Vol. 5 No. 2
[4]  Yusuf,  Pranoto,  Ariwibosono,  2020,  “Rancang Bangun  Sistem  Informasi  Geografis  Pemetaan Upah  Minimum  Kota  (Umk)  Dan  Biaya Kebutuhan  Hidup  Di  Provinsi  Jawa  Timur Berbasis  Web”,  Jurnal  teknik  informatika  ITN Malang, Vol. 4 No. 2
[5]   Ahmad  Fahim  Aslamsyah, Yosep Agus Pranoto, Renaldi  Primaswara  Prasetya,  2020.  “SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS DAERAH
HORTIKULTURA (SAYURAN) KABUPATEN
MALANG”.  Jurnal  teknik  informatika  ITN Malang vol 4 no 2
[6]   Maghfiroh  Nur  Lailatul,  2022.  Sistem  Informasi Geografis  (SIG)  :  Pengertian,  Komponen, Analisis,  dan  Fungsi,  https://akupintar.id/info- pintar/-/blogs/sistem-informasi-geografis-sig- pengertian-komponen-analisis-dan-fungsi
[6]   Kuncoro  Ari,  2022,  Sistem  Informasi  Geografis,
Universitas STEKOM