## IMPELEMENTASI DATA MINING UNTUK CLUSTERING PENDUDUK MISKIN DI DESA SETROHADI MENGGUNAKAN ALGORITMA PILLAR K-MEANS
Rafly Aditiya Perdana, Putri Aisyiyah Rakhma Devi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatera No. 101, Gn. Malang, Randuagung, Kebomas, Gresik, Jawa Timur, 61162
Raflyaditiyap27@gmail.com

## ABSTRAK
Kemiskinan  adalah  keadaan  dimana  terjadi  ketidakmampuan  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar  seperti makanan, pakaian, tempat berlindung, pendidikan, dan Kesehatan. Masalah kemiskinan masih menjadi perhatian penting yang harus ditindaklanjuti oleh pemerintah. Menurut salah satu masyarakat di  Desa Setrohadi, terdapat masalah penyaluran bantuan yang kurang  merata dan tepat sasaran. Hal tersebut disebabkan karena  kurangnya ketelitian serta rumitnya pengelolahan data dalam  menentukan penduduk  miskin  yang  menjadi prioritas utama penerima bantuan serta belum tersedianya sistem yang dapat digunakan untuk mengetahui penduduk miskin di Desa  Setrohadi  berdasarkan  kriteria  yang  sudah  ditentukan,  dari  permasalahan  tersebut  dapat  dibuat  Sistem Pengelompokkan Penduduk Miskin Berbasis Web Menggunakan Metode Pillar K-Means . Dimana sistem yang digunakan  dapat  memberikan  informasi  mengenai  pemetaan  hasil  klasterisasi  data  yang  proses clustering nya menggunakan  metode Pillar  K-Means ,  yang  nantinya  dapat  membantu  pihak  desa  dalam  mengelompokkan penduduk  yang  tergolong  miskin  dan  data  yang  diperoleh  lebih  akurat.  Hasil  pengelompokkan  data  penduduk miskin di Desa Setrohadi menggunakan Algoritma Pillar K-Means dengan 2 cluster , cluster 1 berjumlah 127 data kepala keluarga dan cluster 2 berjumlah 96 data kepala keluarga dengan nilai  evaluasi performa menggunakan DBI didapatkan hasil 0,9911.
Kata kunci :  Pillar Algorithm, K-Means Algorithm, Data Mining, Clustering, Poor Residents.

## 1. PENDAHULUAN
Permasalahan yang mengkhawatirkan dan sering terjadi  di  dunia,  khususnya  di  Indonesia  adalah kemiskinan.  Banyaknya  warga  yang  kurang  mampu masih  menjadi  permasalahan  yang  sulit  diatasi  oleh pemerintah.  Masalah  kemiskinan  masih  menjadi perhatian  penting  yang  harus  ditindaklanjuti  oleh pemerintah  [1].  Kemiskinan  adalah  keadaan  dimana terjadi  ketidakmampuan  untuk  memenuhi  kebutuhan dasar  seperti  makanan,  pakaian,  tempat  berlindung, pendidikan, dan Kesehatan [2]. Salah satu permasalahan  kemiskinan  yang  belum  terselesaikan adalah  hasil  survey  yang  diberikan  pemerintah  tidak sesuai dengan kebutuhan penduduk [3].
Menurut  ibu  Muflihah  salah  satu  penduduk  di Desa Setrohadi, terdapat masalah penyaluran bantuan yang  kurang  merata  dan  tepat  sasaran.  Hal  tersebut disebabkan karena kurangnya ketelitian serta rumitnya pengelolahan  data  dalam  menentukan  penduduk miskin yang menjadi prioritas utama penerima bantuan serta belum tersedianya sistem yang dapat digunakan untuk mengetahui penduduk miskin di Desa Setrohadi berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan. Salah satu aspek penting yang mendukung strategi penanggulangan kemiskinan adalah dengan tersedianya  data  kemiskinan  yang  akurat  dan  tepat sasaran  [4].  Oleh  karena  itu,  pihak  kelurahan  harus lebih  teliti  dalam  pemilihan  warga  desa  yang  akan diberi  bantuan  sehingga  warga  yang  akan  diberi bantuan benar-benar layak menerima dan berasal dari keluarga yang kurang mampu.
Analisis  data  tersebut  bisa  dilakukan  dengan berbagai macam cara, salah satunya yaitu
menggunakan  teknik Data  Mining . Data  Mining merupakan  proses  pengumpulan  dan  analisis  data historis  untuk  menemukan  keteraturan,  pola,  dan hubungan  dalam database yang  besar  [5].  Tujuan utama data  mining adalah  untuk  menemukan pengetahuan dari data atau informasi yang kita miliki. Data  Mining memiliki  berbagai  metode  atau  bahkan model  yang  dapat  dipakai.  Salah  satu  metode data mining ialah teknik clustering . Clustering merupakan proses pengelompokkan data yang kesamaan datanya dalam suatu kelompok lebih besar daripada kesamaan data  dengan  data  kelompok  lain  [6].  Data-data  yang mempunyai  kesamaan  kriteria  akan  dikumpulkan kedalam  kelompok  atau cluster yang  dibedakan  [7]. Penerapan Data Mining Clustering di Desa Setrohadi menggunakan  metode K-Means bertujuan  untuk mengolah  data  penduduk  miskin  agar  menghasilkan informasi baru yang dapat digunakan pihak kelurahan dalam  mengoptimalkan  penerima  bantuan  di  desa setrohadi.
Metode K-Means adalah metode pengelompokan yang melakukan partisi set data ke dalam sejumlah k- cluster yang sudah ditetapkan di awal [8]. Metode K- Means mudah  beradaptasi  cepat  dan  umum  dalam pengunaannya.  Dalam  penyelesaiannya,  Metode K- Means akan  mengelompokkan  data-data  ke  dalam dataset ke suatu cluster berdasarkan jarak terdekat [9]. Namun,  pemilihan centroid yang  dilakukan  secara acak  diawal  perhitungan  menjadi  kelemahan  dari proses  tersebut.  Oleh  karena  itu,  digunakan  metode Algortima Pillar yang merupakan improvisasi dari K- Means untuk  mengatasi  masalah  tersebut  dengan memilih  pusat  cluster  awal  secara  cermat.  Tujuan
utama dari algoritma ini adalah untuk mengoptimalkan nilai centroid pada  Algoritma K-Means dan meningkatkan kinerja proses clustering [10].
Berdasarkan  beberapa  penelitian  sebelumnya yang  telah  menggunakan  Algoritma K-Means telah berhasil untuk menyelesaikan permasalahan Clustering . Sehingga pada penelitian ini digunakanlah metode clustering dengan  menggunakan  Algoritma Pillar yang  merupakan improvisasi  metode K-Means dengan harapan dapat memberikan hasil kinerja yang lebih  baik  untuk  performa clustering .  Ada  beberapa kriteria yang harus digunakan dalam penentuan yaitu usia, penghasilan, jumlah keluarga, jumlah tanggungan  anak  sekolah,  status  rumah,  jenis  lantai dan  jenis  dinding.  Penelitian  ini  akan  menghasilkan output  clustering data  penduduk  miskin  di  Desa Setrohadi,  Kecamatan  Duduksampeyan,  Kabupaten Gresik.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining Data Mining merupakkan suatu proses pengumpulan  dan  analisis  data  untuk  menemukan keteraturan,  pola,  maupun  hubungan  pada  kumpulan data  yang  luas.  Beberapa  jenis  pendekatan  yang digunakan  dalam  data mining diantaranya  prediksi, perbandingan, klasifikasi, cluster , dan perkiraan [11]. Data Mining juga  merupakan  proses  statistik, metematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk ekstraksi dan identifikasi suatu  informasi  yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar [12].
Terdapat tiga elemen penting dalam data mining diantaranya  adalah  1)  Data Mining merupakan prosedur  mekanis  pada  data  yang  ada,  2)  Data  yang hendak diproses merupakan data yang luas 3) Poin dari data mining yaitu untuk mendapatkan pola yang dapat memberikan  informasi  yang  bermanfaat  [13].  Data Mining memiliki  manfaat  untuk  mengelola  data mentah, dimensi data yang tinggi dan data campuran yang  sifatnya  berbeda  menjadi  kumpulan  informasi yang  dapat  dijadikan  sebagai  penunjang  keputusan secara efektif (Sari et al., 2020).

## 2.2. Clustering
Clustering merupakan  suatu  metode  untuk pengelompokan data yang berkarateristik sama antara data  satu  dengan  yang  lainnya. Clustering membagi data  dalam  satu  himpunan  ke  dalam  beberapa kelompok  yang  kesamaan  datanya  dalam  suatu kelompok lebih besar daripada kesamaan data tersebut dengan  data  pada  kelompok  lain  dan  data  yang mempunyai kesamaan kriteria akan dikelompokkan ke dalam data  yang berbeda [14]. Partisi data dilakukan dengan mencari nilai jarak terdekat antara data dengan nilai centroid yang  telah  ditetapkan  baik  secara  acak maupun  dengan Initial  Set  of  Centroids untuk menentukan  nilai  centroid  dengan  objek  yang berurutan. Clustering berpotensi  untuk  mengetahui struktur  pada  data  yang  bisa  digunakan  lebih  lanjut
pada  berbagai  macam  aplikasi  seperti  klasifikasi, pengolahan  gambar  dan  sosialisasi  pola  [15]. Clustering memiliki  sifat  tidak  punya  data  latih dimana  karakteristik  tiap cluster tidak  ditentukan sebelumnya melainkan berdasarkan kemiripan atribut- atribut dari suatu kelompok [16].
Tujuan clustering data  dibedakan  menjadi  dua yaitu  pengelompokan  untuk  pemahaman  struktur alami data dan pengelompokan untuk penggunaan data [17].  Pengelompokan  untuk  pemahaman  struktur alami  data  bertujuan  untuk  proses  awal  kemudian dilanjutkan dengan pekerjaan inti seperti peringkasan atau summarization (rata-rata  standar deviasi ) sedangkan  pengelompokan  untuk  penggunaan  data bertujuan  untuk  mencari  kelompok  yang  paling representatif terhadap data dan memberikan abstraksi dari setiap objek data.

## 2.3. Algoritma K-Means
K-Means merupakan  salah  satu  algoritma pengelompokan  data  yang  mempartisi  data  ke  dalam dua  atau  lebih  kelompok.  Algoritma  ini  pertama  kali diusulkan oleh MacQueen (1996) dan dikembangkan oleh  Hartigan  dan  Wong  tahun  1975. K-Means mempunyai kemampuan dalam mengelompokan data dengan jumlah yang cukup besar dan waktu komputasi yang  cepat  dan  efesien  [18].  Algoritma K-Means memiliki ketelitian yang cukup tinggi terhadap ukuran objek [19].
Algoritma K-Means dapat  merubah  data  yang ingin  di cluster menuju  beberapa  titik  yang  akan digunakan  sebagai  acuan  dalam  pengklasteran  data. Data  yang  di  klasterisasi  harus  numerik  [20]. Algoritma K-Means hanya  mengambil  sebagian  dari banyaknya dari komponen yang didapatkan kemudian dijadikan  pusat  cluster  awal,  pada  penentuan  pusat cluster ini dipilih secara acak dari populasi data.
K-Means ialah  metode  klasterisasi  yang  paling banyak digunakan diberbagai bidang [21]. Hal tersebut dikarenakan  metode K-Means bersifat  sederhana  dan memiliki  kemampuan  untuk  melakukan  cluster  data yang berjumlah besar dalam waktu yang singkat.
Adapun  langkah-langkah  metode K-Means Clustering adalah sebagai berikut [22]:
1) Menentukan jumlah cluster
2) Melakukan  inisialisasi  cara  yang  sering digunakan adalah cara random atau acak.
3) Mengalokasikan  semua  data  ke cluster terdekat.  Dalam  tahap  ini  perlu  dihitung jarak  tiap  data  ke  tiap  pusat cluster dengan menggunakan  teori  jarak Euclidean atau Manhattan . 4) Kembali  ke  step  3,  apabila  masih  ada  data yang  berpindah cluster atau  apabila perubahan nilai centroid .

## 2.4. Algortima Pillar
Perbedaan  antara  Algoritma K-Means dan Algoritma Pillar terletak  pada  pemilihan centroid awal.  Pada  Algoritma K-Means pemilihan centroid
dilakukan  secara  acak  sebanyak  nilai  K  yang ditentukan, namun pada Algoritma Pillar penempatan centroid awal ditentukan di dalam ruang fitur dengan menempatkan  inisialisasi  masing-masing centroid awal  yang  memiliki  akumulasi  jarak  terjauh  [23]. Algoritma  ini  terinspirasi  pada  penempatan  pilar  di setiap  sudut  bangunan  yang  jaraknya  jauh  sehingga masa  bangunan  terkonsentrasi  pada  setiap  pilar. Langkah-langkah metode Algoritma Pillar [24].
1. Menentukan k=jumlah klaster.
2. Menghitung  rata-rata  semua  data  =Max  semua data.
3. Hitung  jarak  data  dengan  pusat  klaster  D[n]  = dis(X, m) seperti pada persamaan 1.
𝑑𝑖𝑠(𝑋, 𝑚) = | ∑ 𝑋𝑗 − 𝑚𝑗| 𝑁
𝐽=1 (1)
4. Menghitung  nmin  dan  nbdis  =a  n/k  semua  data dibagi cluster Ket : Nmin (Alpha  = 0,1) Nbids (Beta    = 0,9)
5. Pengecekan  keterpenuhan range data  dengan hasil  jarak  Nmin  dan  Nbdis  =IF(AND(jika memenuhi ‘v’, jika tidak memenuhi ‘false)
Ket : False = tidak memenuhi range
V     = memenuhi range
6. Pengurutan  kandidat  berdasarkan  nilai  jarak terkecil hingga keterbesar
7. Pemilihan  data  yang  memenuhi  rata-rata  dari jarak (langkah ke 6) dengan jarak centroid seperti contoh :
- Jika  jumlah centroid yang  terpilih  adalah  4 maka dilakukan pemilahan jumlah data dan yang terpilih ialah data no 1 dan 3.

## 2.5. Jarak Euclidean
Jarak Euclidean merupakan metode perhitungan jarak  yang  digunakan  untuk  mengukur  jarak  dari  2 (dua)  buah  titik  dalam Euclidean  space (meliputi bidang Euclidean dua  dimensi,  tiga  dimensi,  atau bahkan lebih) [25]. Adapun rumus dalam pengukuran jarak Euclidean seperti pada persamaan 2.
𝑑(𝑥 𝑖, 𝑦 𝑖 ) = |𝑥 − 𝑦| = √∑(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan : d   :  Jarak antara x dan y x   :  Data pusat cluster y   :  Data pada atribut i    :  Setiap data n   :  Jumlah data, xi  :  Data pada pusat cluster ke i yi  :  Data pada setiap data ke i
2.6. Davies Bouldin Index DBI)
Davies-Bouldin Index (DBI) merupakan pengukuran  yang  digunakan  sebagai  bahan  evaluasi dan pertimbangan dari hasil clustering . Dimana dalam perhitungan DBI ada beberapa tahap, pertama dengan
menghitung nilai SSW, kedua menghitung nilai SSB, ketiga  menghitung  nilai  Ratio,  keempat  menghitung nilai DBI.
Langkah  pertama  Perhitungan  nilai  SSW dilakukan  dengan  menghitung  jarak  setiap  data  pada centroid lalu  menghitung  rata-ratanya  menggunakan persamaan 3.
𝑆𝑆𝑊 𝑖 = 1 𝑚𝑖 ∑ 𝑑(𝑋 𝑗 , 𝐶 𝑗 ) 𝑐𝑖 𝑗=𝑖 (3)
Dimana : mi = jumlah data dalam cluster ke-i ci = centroid cluster ke-i 𝑑(𝑋 𝑗 , 𝐶 𝑗 ) =  jarak  setiap  data  ke centroid  i yang dihitung menggunakan Euclidean Distance .
Langkah kedua setelah diketahui nilai SSW maka selanjutnya  dilakukan  perhitungan  SSB  untuk menghitung  jarak  antar  centroid  menggunakan persamaan 4.
𝑆𝑆𝐵 𝑖𝑗 = 𝑑(𝑋 𝑖 , 𝑋 𝑗 ) (4)
Dimana : 𝑑(𝑋 𝑖 , 𝑋 𝑗 ) = jarak antara data ke-i dengan data ke-j di cluster lain.
Langkah  ketiga  setelah  menghitung  nilai  SSW  dan nilai SSB, selanjutnya mencari nilai rasio antar cluster dengan menggunakan persamaan 5.
𝑅 𝑖𝑗…..,𝑛 = 𝑆𝑆𝑊 𝑖 + 𝑆𝑆𝑊 𝑗 + ⋯ + 𝑆𝑆𝑊 𝑛 𝑆𝑆𝐵 𝑖 + ⋯ + 𝑆𝑆𝐵 𝑛𝑖,𝑛𝑗 (5)
Dimana : 𝑆𝑆𝑊 𝑖 = Sum of Square Within-Cluster pada Centroid i 𝑆𝑆𝐵 𝑖 = Sum  of  Square  Between  Clsuter data  ke-i dengan j pada cluster yang berbeda
Langkah keempat setelah mengetahui rasio antar cluster kemudian  dihitunglah  nilai  DBI  dengan menggunakan persamaan 6.
𝐷𝐵𝐼 = 1 𝑘 ∑ 𝑚𝑎𝑥 𝑖≠𝑗 (𝑅 𝑖,𝑗,…,𝑘 ) 𝑘 𝑖=1 (6)
Dari  perhitungan  Davies  Bouldin  Index  (DBI) dapat  disimpulkan  bahwa  jika  semakin  kecil  nilai Davies  Bouldin  Index (DBI)  yang  diperoleh  (non negatif >= 0) maka cluster tersebut semakin baik.
2.7. Black Box Testing
Black  Box  Testing adalah  salah  satu  teknik pengujian  perangkat  lunak  yang  dilakukan  tanpa mengetahui  secara  detail  cara  kerja  kode  program  di dalamnya.  Teknik  ini  melihat  sistem  atau  program sebagai sebuah kotak hitam ( black box ) di mana input diberikan dan output yang dihasilkan dievaluasi, tanpa memperhatikan bagaimana alur program di dalamnya [26].
Tujuan  dari black  box  testing adalah  untuk memastikan  bahwa  sistem  atau  program  berfungsi dengan  benar  sesuai  dengan  persyaratan  fungsional dan  non-fungsional  yang  telah  ditetapkan,  serta mengidentifikasi  kesalahan  atau  kegagalan  dalam program [27].

## 2.8. Kemiskinan
Kemiskinan  merupakan  permasalahan  yang kompleks  yang  tidak  hanya  terjadi  di  negara berkembang  seperti  Indonesia,  tetapi  juga  terjadi  di negara maju [28]. Kemiskinan merupakan suatu situasi dimana  sebuah  rumah  tangga  kesulitan  untuk memenuhi  kebutuhan,  dimana  lingkungannya  kurang memberikan peluang
untuk
meningkatkan kesejahteraan  [29].  Kemiskinan  disebabkan  oleh dimensi  alam,  dimana  alam  tidak  memberikan dukungan dengan kesuburan tanah sehingga menyebabkan masyarakat tidak mampu menggunakan lingkungan  untuk  usaha  [30].  Mampu  didefinisikan memiliki harta yang dapat digunakan untuk memenuhi kebutuhan  sehari-hari.  Sedangkan  kaya  adalah  suatu kondisi  dimana  jumlah  aset/penghasilan  lebih  besar daripada hutang/pengeluaran [31].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Flowchart Sistem Clustering Penduduk Miskin Pada  tahap  ini  akan  dijelaskan  mengenai tahapan-tahapan  dari  Sistem Clustering Penduduk Miskin :
1. Admin  memasukkan  data  penduduk  ke  dalam sistem.
2. Data  yang  telah  dimasukkan  kemudian  diolah menggunakan Algoritma Pillar K-Means .
3. Menampilkan hasil clustering /pengelompokan data pada sistem.
Gambar 1. Flowchart sistem clustering penduduk miskin
3.2. Flowchart Sistem Clustering Penduduk Miskin dengan Algoritma Pillar K-Means Pada  tahap  ini  akan  dijelaskan  mengenai tahapan-tahapan dari Sistem Pengelompokkan Penduduk Miskin dengan Algoritma Pillar K-Means : 1. Evaluasi cluster menggunakan software RapidMiner . 2. Perhitungan  titik  awal centroid menggunakan perhitungan Algoritma Pillar .
3. Perhitungan jarak data menggunakan  Algoritma K-Means .
4. Pengelompokkan  data  berdasarkan cluster nya sesuai hasil perhitungan dari semua tahapan.
5. Hasil pengklasteran data penduduk.
Gambar 2. Flowchart sistem dengan algoritma Pillar K-Means
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi

## Gambar 3. Tampilan Halaman Login
Admin harus memasukkan Email dan Password untuk  masuk  ke  dalam  sistem.  Jika Email dan Password yang dimasukkan benar bisa login kedalam sistem  apabila  salah  sistem  akan merefresh ulang halaman untuk pemasukan Email dan Password ulang.
Gambar 4. Tampilan Halaman Dashboard
Halaman dashboard yang  berisi  beberapa panduan  dalam  penggunaan  sistem clustering pada
gambar  4  data  penduduk  miskin  dengan  Algoritma Pillar K-Means .
Gambar 5. Tampilan Halaman Data Penduduk
Halaman  data  penduduk  untuk  menambahkan data masyarakat kedalam sistem pada gambar 5. Input data masyarakat dapat dilakukan dengan mengisi form pengisian  yang  sudah  disediakan  oleh  sistem,  lalu sistem akan menampilkan data yang telah di inputkan. Terdapat tools untuk edit dan delete pada setiap data penduduk. Terdapat tools tambah data penduduk untuk menambahkan data penduduk baru, dapat dilihat pada gambar 6 berikut.
Gambar 6. Tampilan Halaman Tambah Data
Penduduk
Gambar 7. Tampilan Halaman Proses Clustering

## Gambar 8. Tampilan Halaman Hasil Proses
Clustering
Halaman  proses clustering ,  untuk  memulai proses klasterisasi data menggunakan Algoritma Pillar K-Means pada gambar 7, dimana kita harus menekan tombol  Lakukan  Proses Clustering data  dan  sistem akan memulai proses clustering data di sistem. Setelah
dilakukan  proses clustering data.  Sistem  akan menampilkan  hasil  perhitungan clustering ,  dapat dilihat pada gambar 8 berikut.
Gambar 9. Tampilan Halaman Laporan Clustering
Halaman laporan hasil klasterisasi data penduduk desa  setrohadi  yang  telah  dihitung  menggunakan Algoritma Pillar  K-Means pada  gambar  9.  Dalam halaman  tersebut  ditampilkan  hasil  klasterisasi masyarakat  berdasarkan  Nama  Kepala  Keluarga  dan penggolonggan  clusternya,  dan  ada  tools  untuk  print file (pdf) data penduduk berdasarkan hasil perhitungan. Dapat dilihat pada gambar 10 berikut.
Gambar 10. Tampilan Halaman Simpan File (PDF)
Gambar 11. Tampilan Halaman Admin
Halaman admin yang berisi tambah admin baru, nama, email , role (hak akses), dan tools untuk edit dan hapus  data  admin  pada  gambar  11.  Terdapat  tools tambah admin untuk menambahkan data admin baru, dapat dilihat pada gambar 12 berikut.
Gambar 12. Tampilan Halaman Tambah Admin

## 4.2. Pengujian Sistem
Tabel 1. Pengujian black box Test Case Input Data Expected Output Status Form Login Verifikasi Username dan Password Sistem akan otomatis mengosongkan pengisian username dan password apabila pengisiannya salah. Success
Apabila admin memasukkan username dan password dengan benar maka akan masuk ke dalam sistem. Success Form Dashboard - Sistem menampilkan Panduan penggunaan aplikasi. Success Form Data Penduduk Tombol tambah Data Penduduk Sistem menampilkan form pengisian data penduduk. Success Tools Edit Data Sistem akan melakukan pengeditan data penduduk yang dipilih. Success Tools Hapus Data Sistem akan melakukan penghapusan data penduduk yang dipilih. Success Form Proses Clustering Tombol Input Clustering data penduduk Sistem memulai proses clustering data menggunakan Algoritma Pillar K-Means. Success Form Laporan Clustering Tombol Print (pdf) Sistem menampilkan hasil akhir dari proses clustering . Dimana terdapat tabel mulai dari Iterasi pertama hingga Iterasi terakhir dan terdapat pengelompokan data dari masing masing cluster, serta terdapat Tools untuk cetak file (pdf). Success Form Data Admin Tombol tambah admin Sistem menampilkan form pengisian data admin yang meliputi nama, email dan password. Success Tools Edit akun admin Sistem akan melakukan pengeditan akun admin yang dipilih. Success Tools Delete akun admin Sistem akan melakukan penghapusan data yang dipilih. Success

## 4.3. Hasil Perhitungan
Tabel 2. Hasil akhir perhitungan clustering

## 5. KESIMPULAN
Dengan  menggunakan  Algoritma Pillar  K- Means ,  dua  kelompok  data  penduduk  miskin  Desa Setrohadi, cluster 1 memiliki 127 data kepala keluarga dan cluster 2 memiliki 96 data kepala keluarga. Hasil implementasi  penentuan  titik centroid menggunakan Algoritma Pillar  K-Means menunjukkan  bahwa  dua kelompok  adalah  yang  terbaik.  Nilai  DBI  Algoritma Pillar 0,911  dan  nilai  Algoritma K-Means 1,212 menunjukkan  bahwa  hasilnya  cukup  baik  karena mendekati angka 0 (tidak negatif lebih dari 0).  Sistem clustering data  penduduk  miskin  yang  dibangun dengan  metode Waterfall memenuhi  kebutuhan pengguna dan mudah digunakan.
Penelitian  ini  tentunya  tidak  terlepas  dari kekurangan.  Oleh  karena  itu,  peneliti  memberikan saran  untuk  penelitian  selanjutnya  agar  lebih  baik. Pada proses clustering data, penentuan titik awal atau
centroid sangat  berpengaruh  terhadap  hasil  dari clustering ,  peneliti  sendiri  menggunakan  Algoritma Pillar untuk  mengatasi  masalah  pemilihan  pusat cluster awal agar hasil menjadi optimal. Namun untuk menilai apakah hasil tersebut telah optimal atau belum maka diperlukan metode lain sebagai pembanding.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S.  Nurhafiza,  H.  Rahma,  Sani  Nahampun Muhammad,  and  I.  A.  A.  Rahmadeyan, “Penerapan K-Means Clustering Untuk Mengelompokkan Tingkat Kemiskinan di
Provinsi Riau,” SENTIMAS Semin. Nas. Penelit. dan  Pengabdi.  Masy. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  59–65, 2022.
[2]  D.  Sunia,  Kurniabudi,  and  P.  Alam  Jusia, “Penerapan Data Mining Untuk Clustering Data Penduduk  Miskin  Menggunakan  Algoritma  K- Means,” J. Ilm. Mhs. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 121–134, 2019.
[3]  D.  N.  Alfiansyah,  V.  R.  S.  Nastiti,  and  N. Hayatin, “Penerapan Metode K-Means pada Data Penduduk  Miskin  Per  Kecamatan  Kabupaten Blitar,” J. Repos. , vol. 4, no. 1, pp. 49–58, 2022, doi: 10.22219/repositor.v4i1.1416.
[4]  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.
[5]  F.  Andrianti  and  R.  Firmansyah,  “Penerapan Clustering  Data  Kurang  Mampu  Di  Desa Situmekar  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” eProsiding Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 88–95, 2020,
[Online]. Available:
http://eprosiding.ars.ac.id/index.php/pti [6]  N.  Rofiqo,  A.  P.  Windarto,  and  D.  Hartama,
“Penerapan  Clustering  Pada  Penduduk  Yang
Mempunyai Keluhan Kesehatan Dengan Datamining  K-Means,” KOMIK  (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 216–223, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.929.
[7]  A.  N.  Nursia,  W.  Ramdhan,  and  W.  M.  Kifti, “Analisis  Kelayakan  Penerima  Bantuan  Covid- 19  Menggunakan  Metode  K–Means,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 4, pp. 574– 583, 2022, doi: 10.47065/bits.v3i4.1399.
[8]  Yuni  Radana  Sembiring,  Saifullah,  and  Riki Winanjaya,  “Implementasi  Data  Mining  Dalam Mengelompokkan  Jumlah  Penduduk  Miskin Berdasarkan Provinsi Menggunakan Algoritma,” KESATRIA  J.  Penerapan  Sist.  Inf.  (Komputer Manajemen) Vol. 2, No. 2, vol. 2, no. 2, pp. 125– 132, 2021.
[9]  K.  Aprilia  and  F.  Sembiring,  “Analisis  Garis Kemiskinan  Makanan  Menggunakan  Metode Algoritma  K-Means  Clustering,” SISMATIK (Seminar Nas. Sist. Inf. dan Manaj. Inform. , pp. 1–10, 2021.
[10]  A.  L.  Ramdani  and  H.  B.  Firmansyah, “Clustering Application for UKT Determination Using Pillar K-Means Clustering Algorithm and Flask Web Framework,” Indones. J. Artif. Intell. Data  Min. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  53–59,  2018,  doi: 10.24014/ijaidm.v1i2.5126.
[11]  A.  Ikhwan  and  N.  Aslami,  “Implementasi  Data Mining  untuk  Manajemen  Bantuan  Sosial Menggunakan  Algoritma  K-Means,” J.  Teknol. Inf. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  208–217,  2020,  doi: 10.36294/jurti.v4i2.2103.
[12]  P.  Parjito  and  P.  Permata,  “Penerapan  Data Mining Untuk Clustering Data Penduduk Miskin Menggunakan  Algoritma  Hard  C-Means,” AINET J. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 31–37, 2021.
[13]  M. A. P. Sari and U. Chotijah, “Pengelompokan Anggota  Divisi  Himpunan  Mahasiswa  Jurusan Pada  Universitas  ‘Xyz’  Dengan  Metode  K- Means  Clustering,” Antivirus    J.  Ilm.  Tek. Inform. ,  vol.  16,  no.  1,  pp.  52–62,  2022,  doi: 10.35457/antivirus.v16i1.2139.
[14]  K. Serliani, Y. A. Mustofa, and I. Surya Kumala, “Clustering Petani Penerima Pupuk Berdasarkan Luas Lahan Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Nas. cosPhi , vol. 4, no. 2, pp. 27–30, 2020.
[15]  S.  Rahmayani,  S.  Sumarno,  and  Z.  A.  Siregar, “Analysis of K-Means Algorithm for Clustering of  Covid-19  Social  Assistance  Recipients,” JOMLAI J. Mach. Learn. Artif. Intell. , vol. 1, no. 1, pp. 77–84, 2021,
doi:
10.55123/jomlai.v1i1.166.
[16]  E.  Fammaldo  and  L.  Hakim,  “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Tingkat Kesejahteraan Keluarga Untuk Program Kartu Indonesia Pintar,” J.  Ilm. Teknol. Infomasi Terap. , vol. 5, no. 1, pp. 23–31,
2018, doi: 10.33197/jitter.vol5.iss1.2018.249.
[17]  R. Hidayat, “Clustering Menggunakan Algoritma K-Means  untuk  Mengelompokan  Wilayah Rawan Kejahatan di Wilayah Kabupaten Solok,” J. Ilm. Mhs. Manajemen, Bisnis dan Akunt. , vol.
4, no. 5, pp. 646–654, 2022, doi: 10.32639/jimmba.v4i5.169.
[18]  D.  Missa,  S.  Achmadi,  and  A.  Mahmudi, “Penerapan Metode Clustering Dengan
Algoritma  K-Means  Pada  Pengelompokan  Data Penghasilan  Orang  Tua  Siswa,” JATI  (Jurnal Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  125–133, 2021, doi: 10.36040/jati.v5i1.3275.
[19]  W.  Febrianti  and  Mustopa  Husein  Lubis, “Identifikasi  Calon  Penerima  Bantuan  Satu Keluarga  Satu  Sarjana  (SKSS)  Menggunakan Algoritma  K-Means,” J.  Inform.  Ekon.  Bisnis , vol.  4,  no.  2,  pp.  53–58,  2022,  doi: 10.37034/infeb.v4i2.117.
[20]  S.  Suhartini  and  R.  Yuliani,  “Penerapan  Data Mining  untuk  Mengcluster  Data  Penduduk Miskin  Menggunakan  Algoritma  K-Means  di Dusun Bagik Endep Sukamulia Timur,” Infotek J. Inform. dan Teknol. , vol. 4, no. 1, pp. 39–50, 2021, doi: 10.29408/jit.v4i1.2986.
[21]  D.  A.  D.  I.  L.  Muhammad  Syamsul  Arifin, “Penerapan  Metode  K-Means  Untuk  Cluster Calon  Penerima  Kartu  Jombang  Sehat  (Kjs) Berbasis Website,” J. Ilm. Inov. Teknol. Inf. , vol. 6,  no.  2,  pp.  1–10,  2022,  [Online].  Available: http://ejournal.unhasy.ac.id/index.php/inovate/ar ticle/view/3170
[22]  I.  Nasution,  A.  P.  Windarto,  and  M.  Fauzan, “Penerapan Algoritma K-Means Dalam Pengelompokan Data Penduduk Miskin Menurut Provinsi,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 76–83, 2020, doi: 10.47065/bits.v2i2.492.
[23]  A.  Primandana,  S.  Adinugroho,  and  C.  Dewi, “Optimasi  Penentuan  Centroid  pada  Algoritme K-Means  Menggunakan  Algoritme  Pillar  (Studi Kasus:  Penyandang  Masalah  Kesejahteraan Sosial di Provinsi …,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  3,  no.  11,  pp.  10678– 10683,  2019,  [Online].  Available:  http://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/download/6748/3264
[24]  K. A. Saputra and I. N. W. Wijaya, “Penerapan Algoritma Pillar Untuk Inisialisasi Titik Pusat K- Means Klaster Dinamis,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 6, pp. 1213–1220, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202072538.
[25]  M.  Nishom,  “Perbandingan  Akurasi  Euclidean Distance,  Minkowski  Distance,  dan  Manhattan Distance  pada  Algoritma  K-Means  Clustering berbasis Chi-Square,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol.  4,  no.  1,  pp.  20–24,  2019,  doi: 10.30591/jpit.v4i1.1253.
[26]  T. Hidayat and M. Muttaqin,  “Pengujian  sistem informasi  pendaftaran  dan  pembayaran  wisuda
online  menggunakan  black  box  testing  dengan metode  equivalence  partitioning  dan  boundary value analysis,” J. Tek. Inform. UNIS , vol. 6, no. 1,  pp.  2252–5351,  2018,  [Online].  Available: www.ccssenet.org/cis
[27]  W. Yahya Dwi and A. Muna Wardah, “Pengujian Blackbox  Sistem  Informasi  Penilaian  Kinerja
Karyawan Pt Inka (Persero) Berbasis Equivalence  Partitions  Blackbox  Testing  of  Pt Inka (Persero) Employee Performance
Assessment  Information  System  Based  on Equivalence  Partitions,” J.  Digit.  Teknol.  Inf. , vol.  4,  no.  1,  pp.  22–26,  2021,  [Online]. Available: http://jurnal.um- palembang.ac.id/index.php/digital
[28]  R.  J.  Kasim,  S.  Bahri,  and  S.  Amir, “Implementasi Metode
K-Means Untuk Clustering  Data  Penduduk  Miskin  Dengan Systematic Random Sampling,”
Pros.
SISFOTEK , vol. 5, no. 1, pp. 95–101, 2021.
[29]  E.  Adawiyah,  “Kemiskina  dan  Faktor-Faktor Penyebabnya,” Khidm.  Sos.  J.  Soc.  Work  Soc. Serv. , vol. 1, no. 1, pp. 43–50, 2020.
[30]  K.  K.  Oki,  M.  Yanti  Akoit,  and  H.  Bubu, “Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi Kemiskinan Di Desa Takarai Kabupaten Malaka Analysis of Factors Affecting Poverty In Takarai Village,  Malaka  Regency,” EkoPem    J.  Ekon. Pembang. ,  vol.  5,  no.  3,  pp.  46–54,  2020, [Online]. Available: http://jurnal.unimor.ac.id/JEP
[31]  H. A. Yunus, “Konsep Hidup Kaya dan Berkah,” Jrunal MADINASIKA Manaj. dan Kegur. , vol. 1, no.  1,  pp.  1–9,  2019,  [Online].  Available: https://ejournal.unma.ac.id/index.php/madinasik a