## KLASIFIKASI PENENTUAN PENERIMA BANTUAN
PANGAN NON TUNAI MENGGUNAKAN METODE  K-MEANS CLUSTERING
Sulton Ghousi Pratama 1 , Ali Mahmudi 2 , Sentot Achmadi 3
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
Sultonpratama9599@gmail.com

## ABSTRAK
Proses  penentuan  penerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT)  di  Pemerintah  Desa  Rembun  belum sepenuhnya  memanfaatkan teknologi dalam  menentukan penerima  bantuan. Proses penentuan penerima BPNT saat ini  masih dilakukan secara  manual. Sehingga membutuhkan waktu yang  lama dan  memiliki kemungkinan terjadi kesalahan saat menentukan penerima BPNT.
Sistem  yang  dibuat  menerapkan  metode  K-Means  Clustering  untuk  proses  penentuan  penerima  BPNT. Sehingga dapat membantu memudahkan petugas dalam menentukan penerima BPNT dan dapat mempersingkat waktu dalam pengolahan data. Kriteria yang digunakan pada sistem ini terdapat 9 kriteria yaitu pekerjaan, jenis atap rumah, jenis dinding rumah, jenis lantai rumah, sumber penerangan utama, sumber air minum, bahan bakar memasak  tempat  mck,  dan  status  kepemilikan  rumah.  Sistem  ini  dirancang  menggunakan  Visual  Basic  2008 dengan Microsoft SQL Server Sebagai databasenya.
Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  beberapa  fungsi  yang terdapat dalam  sistem dapat berjalan dengan baik. Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  penentuan    penerima  bantuan  pangan  non  tunai menggunakan metode Clustering K-Means menghasilkan data yang layak mendapatkan bantuan sesuai kriteria yang telah ditentukan. . Sehingga, sistem ini diharapkan dapat membantu dalam menentukan penerima bantuan pangan non tunai secara cepat dan akurat.
Kata kunci : Pemerintah Desa Rembun, Bantuan Pangan Non Tunai, K Means Clustering, Visual Basic 2008.
1 PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Rembun  adalah  sebuah  desa  di  wilayah Kecamatan  Dampit,  Kabupaten  Malang,  Provinsi Jawa  Timur.  Pemerintah  Desa  Rembun  menjalankan segala  macam  program  pemerintah  dalam  mengatasi kemiskinan  pada  warga,  khususnya  warga  Desa Rembun.  Salah  satunya  program  pemerintah  adalah program Bantuan Pangan Non Tunai atau yang biasa disebut  BPNT.  BPNT  merupakan  bantuan  sosial pangan dalam bentuk non tunai dari pemerintah yang diberikan kepada Keluarga Penerima Manfaat (KPM) setiap  bulannya.  BPNT  menjadi  program  yang  lebih efektif dalam mengatasi permasalahan ini, diikarenakan  banyak  warga  yang  kurang  mampu masih sulit untuk memenuhi kebutuhan seharihari.
Proses  penggalian  data  dalam  menentukan penerima  BPNT,  saat  ini  masih  dilakukan  secara manual dengan cara dituliskan dalam buku arsip, yang cukup memakan waktu dalam penulisan juga menjadi kendala  dalam  penentuan  setiap  warga  yang mendapatkan  BPNT.  Selain  itu,  penumpukan  data warga  yang  kurang  mampu  dikarenakan  tidak  tahu layak  atau  tidaknya  mendapatkan  bantuan  juga menjadi kendala lainnya. Jika sudah mengetahui mana yang layak mendapatkan bantuan maupun yang tidak,
maka  tidak  perlu  bingung  untuk  memilih  warga  yang mendapatkan bantuan.
Perkembangan teknologi computer yang semakin  canggih,  sangat  memungkinkan  untuk membuat  suatu  sistem  yang  dapat  menyelesaikan permasalahan  di  atas  (khususnya  pada  penentuan penerima  BPNT).  Dari  permasalahan  tersebut, timbullah  suatu  ide  yaitu  sebuah  sistem  yang menggunakan  metode  K-Means  Clustering  untuk membantu  petugas  dalam  menentukan  penerima BPNT.  Sistem  ini  dibuat  menggunakan  Software Visual  Basic  2008  sebagai  aplikasinya  dan  Ms.  SQL Server  sebagai  databasenya.  Agar  lebih  tepat,  akurat dan  mempermudah  Pemerintah  Desa  Rembun  dalam menentukan  warga  yang  layak  mendapatkan  bantuan maupun tidak.

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan    latar  belakang  yang  telah dikemukakan  sebelumnya,  rumusan  masalah  pada sistem ini adalah sebagai berikut:
1. Bagaimana  membangun sistem untuk menentukan warga yang mendapatkan bantuan pangan non tunai?
2. Bagaimana    menerapkan  metode  K-Means Clustering  dalam  menentukan  penerina  bantuan pangan  non  tunai  berbasis  Dekstop  dengan  VB.Net pada Visual Basic 2008?

## 1.3 Tujuan
Adapun tujuan dari pengembangan sistem ini adalah :
1. Membangun  sistem  untuk  menentukan  warga yang mendapatkan bantuan pangan non tunai.
2. Menerapkan  metode K-Means Clustering dalam menentukan  penerina  bantuan  pangan  non  tunai berbasis  Dekstop  dengan  VB.Net  pada  Visual Basic 2008.

## 1.4 Batasan Masalah
Berdasarkan pembuatan aplikasi ini, maka akan diterapkan beberapa batasan masalah. Batasan - batasan masalah tersebut antara lain : 1. Sumber data yang digunakan dalam pengembangan  sistem  ini  merupakan  data keluarga di Pemerintah Desa Rembun pada tahun 2015 sebanyak 106 data.
2. Kriteria  yang  digunakan  pada  penelitian  ini diantaranya  adalah  pekerjaan,  jenis  atap rumah, jenis dinding rumah, jenis lantai rumah, sumber penerangan  utama,  sumber  air  minum,  bahan bakar  memasak,  tempat  mck,  dan  status kepemilikan rumah.
3. Metode yang digunakan adalah metode KMeans Clustering.  Nilai  K  yang  di  gunakan  adalah sangat layak, layak, tidak layak, dan sangat tidak layak.
4. Hakses  pengguna  dalam  sistem  ini  adalah Administrator dan Operator Desa pada
Pemerintah Desa Rembun.
5. Bahasa  pemograman  dalam  pengembangan sistem  ini  menggunakan  Visual  Basic.Net  pada Visual  Studio  2008  dengan  database  Ms.  SQL Server 2014.
2 TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penilitian Terdahulu
Metode K – Means Clustering  sering  dipakai untuk  menyelesaikan  masalah  secara  studi  kasus. Salah satunya Fitri Yunita, dalam penelitiannya yang Menggunakan  Algoritma  Kmeans  Clustering  Pada Penerimaan Mahasiswa Baru Pada Universitas Islam Indragiri  Tahun  2018.  K-Means  membentuk menjadi  3  cluster  mahasiswa,  dengan  cluster pertama  195  items,  cluster  kedua  271  items  dan cluster ketiga sejumlah 50 items. Hasil penelitian ini digunakan  sebagai  salah  satu  dasar  pengambilan keputusan untuk menentukan
strategi mempromosikan masing-masing program studi yang ada di universitas islam indragiri.  [1]
2.2

## Dasar Teori

## 2.2.1. Data Mining
Data mining merupakan salah satu solusi untuk menjelaskan proses penggalian informasi dalam suatu basis data yang berskala besar dan proses klasifikasi otomatisasi  kasus  berdasarkan  pola  data  yang diperoleh dari data set. Data mining dapat diterapkan pada  berbagai  bidang,  dibagi  menjadi  empat kelompok : model prediksi ) , analisis cluster, analisis aosiasi, dan deteksi anomaly [2].

## 2.2.2. K – Means Clustering
K-Means clustering merupakan salah satu metode yang  mengelompokan  data  ke  dalam  satu  atau  lebih kelompok/cluster. Dalam satu kelompok/cluster memiliki  anggota  berupa  datadata  yang  memiliki karakteristik  yang  sama  dan  data  yang  memiliki karakteristik  yang  berbeda  dikelompokan  dengan kelompok/cluster  yang  lain  sehingga  dalam  satu kelompok/cluster memiliki data yang tingkat variasinya kecil [3]
Langkah-langkah    melakukan  clustering  dengan metode K Means adalah sebagai berikut:
1. Pilih jumlah cluster k.
2. Inisialisasi k pusat cluster yang biasanya diberi nilai awal dengan angka-angka random.
3. Alokasikan  semua  data/  objek  ke  cluster  terdekat dengan menghitung jarak antara data dengan pusat cluster menggunakan teori jarak Euclidean dengan rumus sebagai berikut:
4. Hitung  kembali  pusat  cluster  dengan  menghitung rata-rata dari semua data/ objek dalam tiap cluster. Jika  dikehendaki  bisa  juga  menggunakan  median dari  cluster  tersebut.  Jadi  rata-rata  (mean)  bukan satu-satunya ukuran yang bisa dipakai.
5. Hitung  kembali  jarak  setiap  data  dengan  pusat cluster  yang  baru  seperti  langkah  no  c  sampai anggota cluster tidak berubah lagi.

## 2.2.3. Bantuan Pangan Non Tunai
Bantuan Pangan Non Tunai merupakan bantuan sosial pangan dalam bentuk non tunai dari pemerintah yang  diberikan  kepada  Keluarga  Penerima  Manfaat (KPM)  setiap  bulannya.Tujuan  adanya  program  ini yaitu mengurangi beban pengeluaran KPM dan kendali kepada KPM dalam memenuhi kebutuhan pangan dan mendorong pencapaian tujuan pembangunan berkelanjutan[4].

## 2.2.3 Visual Basic
Visual Basic diturunkan dari bahasa BASIC.
Visual Basic merupakan bahasa pemrograman yang mudah digunakan terutama untuk membuat aplikasi yang digunakan di sistem operasi windows[5].

## 2.2.4 Microsoft SQL Server
Ms.  SQL adalah  sebuah  trobosan  baru  dari Microsoft  dalam  bidang  database  untuk  pengolahan dan penyimpanan data

## 3 ANALISA DAN PERANCANGAN
Analisis dan perancangan sistem pada klasifikasi penentuan penerima bantuan pangan non tunai menggunakan metode   k-means clustering. Selanjutnya akan di jelaskan pada proses analisis dan perancangan sistem.

## 3.1 Flowchart
Pada Gambar 1 Flowchart program menjelaskan tentang  alur  dari  metode K-Means  Clustering ,  di mana  metode  ini  harus  menentukan  banyaknya cluster dulu, setelah jumlah cluster di tentukan maka akan di lanjutkan dengan
Gambar 1 Flowchart Program
menentukan   titik   tengahnya, setelah menemukan  titik  tengahnya  maka  proses KMeans Clustering selesai, jika titik tengahnya berubah maka proses  akan  di  lanjutkan  dengan  cara  mencari  jarak terdekat  dan  mengelompokkan  data  berdasarkan jarak  terdekat,  apabila  jarak  terdekatnya  sudah ditemukan maka proses KMeans clustering selesai.

## 3.2 Flowchart Sistem
Flowchart Sistem diperlihatkan pada gambar 2, dari  gambar  tersebut  menjelaskan  tentang  sistem yang dijalankan terdapat 2 hak akses. Hak akses yang pertama yaitu operator, yang kedua untuk admin.
Gambar  2 Flowchart Sistem
Flowchart sistem  merupakan  suatu  cara  untuk menggambarkan  algoritma  dari  sistem  tersebut. Flowchart dari klasifikasi penentuan penerima bantuan pangan non tunai ini dapat dilihat pada gambar 2. Flowchart  Sistem  diperlihatkan  pada  gambar  2, dari gambar tersebut menjelaskan tentang sistem yang dijalankan  terdapat  2  hak  akses.  Hak  akses  yang pertama  yaitu  operator,  yang  kedua  untuk  admin. Dalam  sistem  ini  menggunakan  metode  k-means clustering  sebagai  metodenya.  Prosedur  kedua  hak akses  dalam  menjalankan  aplikasi  berbeda,  untuk admin dalam  menjalankan semua  menu  yang terdapat pada  sistem.  Sedangkan,  untuk  operator  hanya  dapat melakukan  login,  memasukkan  data  kriteria,  data keluarga, dan melakukan logout.

## 3.3 Struktur Menu
Struktur menu
dirancang untuk menyederhanakan  suatu  sistem  yang  telah dibangun untuk  melihat  semua  arsitektur  sistem  yang  telah dirancang,  tampilan  struktur  menu  yang  telah dirancang dapat dilihat pada Gambar 3
Gambar 3 struktur Menu Administrator.
Struktur  Menu  Admin  diperlihatkan  pada gambar 3, dari gambar tersebut menjelaskan tentang pada  halaman  utama  admin  terdapat  tempat  menu
START MENENTUKAN BANYAKNYA CLUSTER MENETUKAN CENTROID CENTROID BERUBAH MENGELOMPOKKAN DATA BERDASARKAN JARAK TERDEKAT MENGHITUNG JARAK DARI CENTROID END T Y
utama, keempat menu utama tersebut adalah Admin, Data, Proses Metode KMeans Clustering, Hasil, dan Tentang.  Pada  menu  admin  dapat  mengetahui  data profil  admin.  Menu  data  dapat  melakukan pengolahan  data  login,  data  keluarga,  dan  data kriteria.  Selanjutnya  pada  menu  proses  metode  k- means  clustering  yaitu  proses  untuk  menganalisa metode  dari  data  kriteria  yang  sudah  dimasukkan. Menu selanjutnya dari sistem ini adalah menu hasil, yaitu hasil dari analisis metode yang diterapkan.
Untuk struktur menu operator bisa dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Struktur Menu Operator.

## 3.5 Memberikan  bobot  pada  setiap  kriteria
Memberikan  bobot  pada  setiap  kriteria  memiliki tujuan yaitu agar semua data menjadi angka sehingga dapat dilakukan perhitungan dengan mudah. Adapun Tabel  data  training  dan  Tabel  data  kriteria  yang sudah diberikan bobot masing-masing seperti tabel 1 dan tabel 2.
Tabel 2. Bobot pada setiap kriteria

## 3.6 Menentukan Jumlah Cluster dan Centroid Awal
Data  bobot  dari  kriteria-kriteria  data  keluarga tersebut  akan  dilakukan  perhitungan.  Tahap  awal perhitungan  data  menggunakan  metode  K-Means adalah dengan menentukan jumlah k cluster yang akan dibentuk.  Pada  contoh  perhitungan  awal  ini  akan dilakukan  perhitungan  dengan  nilak  k  sebanyak  4, kemudian  diperlukan  penentuan  centroid  awal  terlebih dahulu. Tabel 3 adalah centroid awal.
Tabel 3. Centroid Awal Cen
troid C1 1 2 C2 2 3 3 2 2 3 1   3 3 C3 3 3 3 3 2 3 3   3 3 C4 8 3 3 3 2 2 3   3 3 K1 K 2 K 3 K 4 K 5 K 6 K 7 K 8 K9 3 3 2 2 2 1 1
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Tampilan Sistem

## 1. Halaman Splash Screen
Halaman  splash  screen  merupakan  tampilan paling awal ketika sistem dijalankan Halaman splash screen yang dirancang ditampilkan pada gambar 5.
Gambar 5. Halaman Splash Screen .
2. Form Login
Halaman login merupakan halaman untuk masuk pada  sistem.  User  harus  memasukkan  no  kartu keluarga  dan  username    yang  telah    terdaftar  pada sistem. Halaman login ditampilkan pada gambar 6.
Gambar 6. Form Login
3. Form Register
Halaman register merupakan  halaman  untuk memasukkan  data  register  yang  digunakan  hak akses  menjalankan  program.  User  harus  masuk terlebuh  dahulu  dengan  mengunakan  no  kartu keluarga, username, dan  hak  akses    yang  telah terdaftar pada sistem. Halaman register ditampilkan pada gambar 7.
4 Form Menu Admin
Halaman administrator merupakan halaman yang akan tampil ketika user masuk kedalam sistem dengan mengunakan  hak  akses  admin.  Terdapat  beberapa menu  yang  terdapat  pada  halaman  administrator. halaman administrator ditampilkan pada gambar 8.
Gambar 8.  Form Menu Admin
5 Form Menu Operator
Halaman  operator  memiliki  fitur  menu  yang berbeda dengan hak akses yang lain. Halaman operator ini  dikhususkan  untuk  operator  yang  akan  membantu admin  dalam  memasukkan  data  keluarga  dan  data kriteria. Berikut antramuka operator ditampilkan pada gambar 9.
Gambar 9.  Form Menu Operator
Halaman  data  kriteria  ini  digunakan  untuk menginputkan data kriteria. Halaman input data kriteria di tampilkan pada Gambar 10.
Form Hasil
6 Form Data Login
Halaman  data  login  ini  digunakan  untuk menginputkan data login. Halaman input data di tampilkan pada gambar 11
Gambar 11  Form Data Login
7 Form Proses Training
Form  menu  proses  training  di  gunakan  untuk menampilkan  hasil  dari  perhitungan  metode K Means Clustering . Halaman menu proses training di tampilkan pada gambar 11. menampilkan hasil dari penentuan penerima bantuan pangan non tunai pada sistem.  Halaman  menu  hasil  normalisasi  di tampilkan pada gambar 12.
Gambar 12. Hasil Normalisasi 11. Form Tentang Halaman  tentang  digunakan  untuk  menampilkan tentang  aplikasi  dan  saran  pada    sistem  penentuan penerima  bantuan  pangan  non  tunai.  Halaman tentang ditampilkan pada gambar 13.

## Gambar 13  Form Tentang

## 4.2 Pengujian Metode
Centroid  awal  sudah  ditentukan,  kemudian menghitung jarak setiap data ke centroid. Proses ini bertujuan  untuk  mencari  jarak  terpendek  antara objek  ke  centroid  dengan  persamaan  perhitungan Euclidean  Distance (1).
Gambar 14  Form Hasil
1. Perhitungan iterasi 1
√20 = 4,47
Hasil  Perhitungan  pada  centroid  tersebut dilakukan  sebanyak  data  pada  tabel  data  keluarga dengan  menggunakan 4 centroid . Hasil perhitungan jarak semua data centroid pada tabel 4.
Tabel 4 Hasil Perhitungan Iterasi 1 No Kartu Keluarga C1 C2 C3 C4 Cluster 3507052010002 0090002002 4,4 7 3 1,4 1 4,1
2 3 3507052010002 0090003003 5,9 2 4,6 9 3,1
6 2 4 3507052010002 0090004004
3,7 4 2,6 5 1 5 3 3507052010002 0090005005 3,3 2 2,4 5 1,4 1 6 3 3507052010002 0090006006 3,8 7 2,4 5 0 5,1 3
Setelah  hasil  diperoleh  dari  iterasi  pertama, langkah berikutnya adalah menghitung jumlah rata-rata data  sesuai  dengan  hasil  cluster  yang  sama  yang digunakan  untuk  menentukan  nilai  centroid  terbaru. Berikut perhitungannya.
C1 K1= 6 C1 K6 = 9 = C1 K4 C1 K2
C1 K7 C1 K9 C1 K3 C1 K8
C1 K5 =
Apabila  hasil  centroid  yang  terbaru  berubah, maka perlu di lakukan iterasi lagi sampai centroid tidak ada yang berubah daripada centroid sebelumnya.
Tabel 5. Centroid 2. Hasil Perhitungan Metode Hasil
perhitungan  metode  adalah  hasil  dari  penentuan penerima  bpnt  menggunakan  metode  k-means clustering.  Perhitungan  dengan  3  kali  iterasi menghasilkan  data  hasil  dari  penentuan  penerima bpnt.  Cluster  yang  bernilai  1  yaitu  sangat  layak, cluster bernilai 2 yaitu layak, cluster bernilai 3 yaitu tidak layak, dan cluster bernilai 4 yaitu sangat tidak layak.  Data hasil terdapat pada tabel 6.
Tabel 7 Hasil Perbandingan
Berdasarkan  tabel  6  dapat  dilihat  persentase untuk  Correctly  Clustering  adalah  sebesar  93% sementara  persentase  untuk  Incorrectly  Clustering adalah sebesar 7%. Dimana dari 106 data keluarga, ada sebanyak  99  data  berhasil  di  clustering  dengan  benar dan sebanyak 7 data tidak berhasil di clustering dengan benar.
Berdasarkan Pengujian fungsional sistem Tabel 8 Pengujian Sistem dilakukan untuk menguji fitur-fitur yang  ada  pada  sistem  klasifikasi  penentuan  penerima bantuan  pangan  non  tunai.  Hasil  pengujian  sistem ditampilkan pada tabel 8.
Tabel 8. Pengujian Fungsional
Pada  tabel 8, pengujian fungsional menunjukkan hasil pengujian  sistem  yang  telah  dilakukan  mendapatkan hasil bahwa sebagaian fungsi pada sistem telah berjalan dengan baik.

## 5.   KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  dan  pengujian  yang  telah dilakukan  maka  didapat  beberapa  kesimpulan  sebagai berikut :
NO Modul Fungsi Berh asil Gagal 1 Login dengan memasukkan no kartu keluarga dan username sesuai hak akses √ X 2 Masuk  ke  system  dengan akses sebagai   Admin √ X a. Admin dapat melihat data master √ X b. Admin  dapat menginputkan data master √ X c. Admin dapat mengedit data master √ X d. Admin dapat menghapus data master √ X e. Admin dapat melakukan analisis data √ X 3. Masuk ke sistem sebagai operator √ X a. Operator dapat menginputkan data master √ X b. Operator  dapat mengedit data master √ X c. Operator dapat mengedit data master √ X d. Operator dapat menghapus data master √ X
1.  Berdasarkan hasil pengujian fungsional, Sistem Klasifikasi Penentuan Penerima  BPNT  sudah  berjalan  sesuai  dengan apa yang telah diharapkan.
2.  Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sistem penerima   bantuan  non tunai menggunakan  metode  K-Means  Clustering menghasilkan  data  yang  layak  mendapatkan bantuan sesuai kriteria yang telah ditentukan.
5.2 Saran Adapun  saran-saran  yang  diperlukan  untuk menindaklanjuti  penelitian  dan  perbaikan  untuk kedepannya adalah sebagai berikut :
1. Data yang digunakan dalam
penelitian  selanjutnya  menggunakan  data keluarga  yang  terbaru.  Sehingga  informasi yang dihasilkan juga informasi terbaru.
2. Pengembangan  selanjutnya,  perlu  dicoba algoritma  lainnya,  missal  algoritma  K-NN untuk melakukan penentuan penerima bantuan pangan  non  tunai.  sehinggga  diharapkan penentuan  yang  dilakukan  memiliki  nilai akurasi yang lebih baik
DAFTAR PUSTAKA
[1]  Yunita,  F.  (2018).  Data  Mining.  Penerapan Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K- Means Clustering ( Stusi  Kasus :  Univeristas Islam Indragiri) .
[2]  Prasetyo,  E.  (2014).  Data  Mining  Mengolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab. Yogyakarta: ANDI Yogyakarta.
[3]  Mahmudi,  A.,  Nataly,  S.,  Kusyanti,  D,  A.
(2018). Penerapan Metode K-Means Clustering Pada Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Status Gizi Batita.
[4]  Sosial,  K.  (2019).  Pedoman  Umum  Bantuan Pangan  Non  Tunai  (BPNT).  Jakarta:  Tim Pengendali Pelaksanaan
Penyaluran  Bantuan  Pangan  Secara  Non
Tunai.
[5]  Komputer, W. (2010). Shortcourse SQl Server 2008 Express. Yogyakarta:   Andi Yogyakarta.