## PENERAPAN METODE K-MODES UNTUK PROSES PENENTUAN PENERIMA BANTUAN LANGSUNG TUNAI (BLT)
Yolanda Aprilia Putri Kartikasari, Yosep Agus Pranoto, Deddy Rudhistiar Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1718024@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Pendataan  calon  penerima  BLT  Desa  Jatikerto  sudah  dilakukan  dengan  menggunakan  teknologi  yaitu Microsoft  Excel.  Terdapat  beberapa  kriteria  yang  harus  dipertimbangkan  agar  penyaluran  dana  BLT  tepat sasaran. Dalam proses penentuan penerima BLT biasanya sering terjadi kendala. Kendala tersebut dikarenakan banyaknya  data    calon  penerima  BLT  dan  kesulitan  dalam  memproses  data  karena  membutuhkan  waktu  yang lama serta memiliki kemungkinan yang lebih besar menghasilkan kesalahan saat menentukan penerima BLT.
Sistem  yang  dibuat  menerapkan  metode  K-Modes  Clustering  untuk  proses  penentuan  penerima  BLT. Sehingga  dapat  membantu  memudahkan  petugas  dalam  menentukan  penerima  BLT  dan  dapat  mempersingkat waktu dalam pengolahan data. Sistem ini dirancang berbasis website dengan phpMyAdmin sebagai databasenya untuk memudahkan admin atau pihak desa dalam mengakses sistem dimana saja.
Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem  yang  telah  dilakukan,  sistem  penentuan  penerima  BLT  cukup  baik dalam  mengklusterkan  data  penerima  BLT  terhadap  algoritma  k-modes  clustering  digunakan  data  lama  BLT desa Jatikerto dan didapatkan nilai 96,875%.  Dari hasil pengujian sistem error didapatkan nilai error 0%.  Dari hasil pengujian user admin didapatkan nilai 25% sangat setuju dan 75% setuju, sedangkan dari hasil pengujian user warga didapatkan nilai 8,3% sangat setuju , 87,5% setuju dan 4,2% kurang setuju.
Kata Kunci : Desa jatikerto, Bantuan Langsung Tunai (BLT), K-Modes Clustering, Website.

## 1. PENDAHULUAN
Di  Indonesia  masalah  kemiskinan  merupakan salah  satu  permasalahan  yang  sulit  diselesaikan  oleh pemerintah. Kemiskinan  yang terjadi pada  masyarkat Indonesia  merupakan  masalah  utama  yang  menjadi perhatian di berbagai pemerintahan provinsi, kabupaten,  kota,  kecamatan  dan  desa.  Berbagai  cara penanggulangan  kemiskinan  telah  dilakukan  oleh pemerintah  salah  satunya  adalah  pemberian  bantuan langsung  tunai  (BLT).  Diharapkan  melalui  program pemberian  BLT  dapat  mengatasi  permasalahan  yang dialami  setiap  warga  kurang  mampu  khususnya permasalahan ekonomi.
Proses  pendataan  penerima  bantuan  Desa Jatikerto  sudah  dilakukan  dengan  menggunakan teknologi  yaitu  Microsoft  Excel.  Terdapat  beberapa kriteria dan pertimbangan lain yang harus diperhatikan agar penyaluran dana bantuan desa tepat sasaran.  Namun  dalam  proses  penentuan  penerima bantuan,  biasanya  sering  terjadi  kendala.  Kendala tersebut  dikarenakan  banyaknya  data  penerima bantuan  dan  kesulitan  dalam  memproses  data  karena membutuhkan  waktu  yang  lama  serta  memiliki kemungkinan yang lebih besar menghasilkan kesalahan saat menentukan penerima bantuan desa.
Oleh  karena  itu,  perlu  adanya  pengembangan sistem  yang  dapat  membantu  dalam  menentukan penerima  bantuan  desa,  yaitu  berdasarkan  kriteria yang  telah  ditentukan  dan  kemudian  akan  diproses dengan  perhitungan  menggunakan  metode  k-modes clustering. Metode k-modes merupakan hasil modifikasi  dari  metode  k-means.  Digunakan  metode k-modes karena pada  metode k-modes  menggunakan
data  yang  bertipe  kategorikal  sesuai  dengan  data penerima  BLT  di  Desa  Jatikerto,  metode  k-modes dapat menghasilkan cluster dengan proses yang  lebih rinci,  waktu  komputasi  untuk  pembentukan  cluster pada  metode  k-modes  lebih  singkat,  dan  metode  k- modes  unggul  dalam  mengelompokkan  data  yang berdimensi  banyak. Sistem penentuan penerima BLT dibuat  berbasis  web  untuk  memudahkan  admin  atau pihak desa dalam mengakses sistem dimana saja.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Pada  penelitian  Fithri  dan  Dicky  dengan  judul “Klasterisasi Penduduk Lanjut Usia Sumatera Selatan Menggunakan Algoritma K-Modes”. Tujuan penelitian  ini  yaitu  untuk  memudahkan  pemerintah menentukan  kebijakan  dan  program  khusus  untuk kelompok  (cluster)  penduduk  lansia.  Adapaun persamaan dari penelitian yaitu sama-sama menggunakan  metode  k-modes  untuk  mendapatkan hasil  clustering  dan  yang  menjadi  perbedaan  dengan system  yang  dibuat  Fithri  dan  Dicky,  adalah  system yang dibuat Fithri dan Dicky menggunakan R-studio. [1]
Pada  penelitian  Fatma  dan  Irwan  dengan  judul “K-Modes  Clustering  Untuk  Mengetahui  Jenis Masakan  Daerah  Yang  Populer  Pada  Website  Resep Online (Studi Kasus: Masakan Banjar Di Cookpad.com)”.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  untuk mengelompokkan  jenis  makanan  yang  paling  sering di  posting  oleh  pengguna  website  recipe  sharing. Adapun  persamaan  dari  penelitian  yaitu  sama-sama
0 Xj = Yj 1 Xj ≠  Yj
menggunakan  metode  k-modes  untuk  mendapatkan hasil clustering. [2]
Pada  penelitian  Tanti  dan  Deden  dengan  judul “Implementasi  Algoritma  K-modes  untuk  Penentuan Prioritas Rehabilitasi Daerah Aliran Sungai Berdasarkan  Parameter  Lahan  Kritis”.  Tujuan penelitian  ini  yaitu  untuk  menentukan  DAS  prioritas pada  kawasan  hutan  lindung  di  Kabupaten  Wonogiri dengan  menggunakan  lima  parameter  lahan  kritis. Adapun  persamaan  dari  penelitian  yaitu  sama-sama menggunakan  metode  k-modes  untuk  mendapatkan hasil clustering. [3]
Pada  penelitian  Nur  berjudul  “Analisis  Cluster Non-Hirarki Dengan Menggunakan Metode K-Modes pada  Mahasiswa  Program  Studi  Statistika  Angkatan 2015  FMIPA  Universitas  Mulawarman”.  Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengelompokkan mahasiswa  berdasarkan  pemilihan  program  studi statistika.  Adapun  persamaan  dari  penelitian  yaitu sama-sama  menggunakan  metode  k-modes  untuk mendapatkan hasil clustering. [4]
Pada penelitian Sulton dengan judul “Klasifikasi Penentuan  Penerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering”.  Tujuan penelitian  ini  yaitu  mengembangkan  sistem  untuk mengelompokkan  warga  yang  berhak  menerima bantuan  pangan  non  tunai  (BPNT).  Adapun persamaan dari penelitian yaitu sama-sama menggunakan  studi  kasus  bantuan  dan  yang  menjadi perbedaan  dengan  sistem  yang  dibuat  Sulton,  adalah system  yang  dibuat  Sulton  menggunakan  metode  k- means dan berbasis desktop. [5]

## 2.2. Bantuan Langsung Tunai (BLT)
Bantuan  Langsung  Tunai  Dana  Desa  (BLT- Dana  Desa)  adalah  bantuan  uang  kepada  keluarga miskin di desa yang bersumber dari Dana Desa untuk mengurangi  dampak  pandemi  COVID-19.  Adapun nilai  BLT Dana Desa adalah Rp600.000 setiap  bulan untuk setiap keluarga miskin yang memenuhi kriteria dan  diberikan  selama  3  (tiga)  bulan  dan  Rp300.000 setiap  bulan  untuk  tiga  bulan  berikutnya.  BLT-Dana Desa ini bebas pajak. [12]

## 2.3. Data Mining
Data  mining  merupakan  salah  satu  solusi  untuk menjelaskan proses penggalian informasi dalam suatu basis  data  yang  berskala  besar  dan  proses pengelompokan  otomatisasi  kasus  berdasarkan  pola data  yang  diperoleh  dari  data  set.  Data  mining  dapat diterapkan  pada  berbagai  bidang,  dibagi  menjadi empat  kelompok  :  model  prediksi  (prediction modelling), analisis cluster (cluster analysis), analisis aosiasi  (association  analysis),  dan  deteksi  anomaly (anomaly detection).[5]

## 2.4. Algoritma K-Modes
K-modes  adalah  hasil  modifikasi  dari  algoritma k-means.  K-means  merupakan algoritma  yang sangat handal  dalam  mengelompokan  data  besar  tetapi  k-
means tidak bisa diterapkan pada data selain numerik. Pendekatan  K-modes  memodifikasi  proses  k-means standar untuk mengelompokan data dengan menganti fungsi jarak Euclidean dengan jarak simple matching dan  menggunakan  mode  untuk  mewakili  pusat cluster.  Selain  itu  k-modes  menggunakan  metode frekuensi untuk memperbaharui mode. [1]
K-modes  melakukan  modifikasi  pada  k-means sebagai berikut :
1. Menggunakan ukuran pencocokan ketidakmiripan sederhana pada fitur data bertipe kategorikal.
2. Mengganti  mean  cluster  dengan  modus  (nilai yang paling sering muncul).
3. Menggunakan  metode  berbasis  frekuensi  untuk mencari modus dari sekumpulan nilai.
Berikut  ini  adalah  langkah-langkah  dalam  clustering dengan k-modes :
1. Pilih k data sebagai inisialisasi centeroid (modus), satu untuk setiap klaster.
2. Hitung  jarak  antara  masing-masing  objek  dan mode  klaster,  tetapkan  objek  ke  klaster  yang pusatnya  memiliki  jarak  terdekat  ke  objek  ulangi langkah  ini  sampai  semua  objek  ditetapkan  ke kelompok.
D (x,y) = ∑ 𝜀 ( 𝑋𝑗 , 𝑌𝑗 ) 𝑟 𝑗 =1 (1)
Dimana : D(x,y) = jarak data x ke y Xj = nilai fitur ke-j dari x Yj = nilai fitur ke-j dari y R  adalah  jumlah  fitur  dan  berikut  adalah  nilai pencocokan seperti pada persamaan berikut : 𝜀 (Xj,Yj) = { (2)
3. Perbaharui  modus  (sebagai  centroid)  dari  setiap klaster  dengan  nilai  kategori  yang  sering  muncul pada setiap klaster.
Ulangi langkah 2 dan 3 untuk memenuhi syarat, yaitu (a)  data  pada  klaster  tersebut tidak  bergerak  atau  (b) posisi pusat centeroid tidak berubah. [3]

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Perancangan Sistem
Sistem  proses  penentuan  penerima  Bantuan Langsung  Tunai  (BLT)  yang  akan  dibuat  berbasis web  dengan  menggunakan  metode  K-Modes.  Data yang  digunakan  adalah  data  penerima  BLT  Dana Desa Jatikerti Kec.Kromengan Kab.Malang. Diharapkan  sistem  yang  dikembangkan  dengan menerapkan  metode  K-Modes,  dapat  membantu pihak  desa  untuk  menentukan  golongan  penerima BLT  sehingga  dapat  mempersingkat  waktu  dalam penentuan penerima BLT dan mengolah data. Dengan demikian  dapat  menanggulangi  kesalahan  dalam menentukan penduduk yang layak menerima BLT.

## 3.2. Blok Diagram Sistem
Blok diagram adalah diagram dari sebuah sistem yang  diwakili  oleh  blok  dan  dihubungkan  dengan garis  yang  menunjukkan  hubungan  dari  blok.  Proses kerja  pada  pengelompokan  data  penduduk  calon
penerima  BLT  menggunakan  metode  k-modes ditunjukan pada gambar 3.1
Gambar 3.1 Blok diagram sistem
Pada  Gambar  3.1  blok  diagram  sistem  proses penentuan  penerima  BLT  database  menyimpan semua data mentah yang belum diproses. Admin akan mengambil data  mentah  yang nantinya akan diproses menggunakan  metode  k-modes.  Metode  k-modes digunakan  untuk  mengelompokkan  data  penduduk  yang layak  menerima  BLT.  Pengelompokan  data  penduduk menggunakan  tiga  cluster  yaitu  sangat  layak  menerima BLT,  layak  menerima  BLT,  dan  tidak  layak  menerima BLT. Warga dapat melihat hasil pengelompokan penerima BLT dengan menginpukan nik, dan akan ditampilkan data warga sesuai nik yang diinputkan.

## 3.3. Struktur Menu
Gambar 3.2 Struktur menu
Pada  Gambar  3.2  struktur  menu  sistem  proses penentuan penerima  BLT  menggunakan algoritma k- modes  clustering  untuk  masuk  ke  halaman  utama admin  BLT  desa  harus  melakukan  login  dengan menginputkan  username  dan  password.  Jika  benar maka  admin  akan  masuk  ke  halaman  menu  admin, namun  jika salah admin akan tetap di halaman  login. Pada  halaman  admin,  admin  dapat  melihat  kriteria yang  akan  digunakan  untuk  proses  penentuan  BLT
dana  desa.  Pada  halaman  menu  admin,  admin  dapat melihat,  menambah,  mengedit,  dan  menghapus  data BLT.  Data  BLT  kemudian  akan  di  kelompokkan menjadi  tiga  cluster  yaitu  sangat  layak  menerima BLT,  layak  menerima  BLT,  dan  tidak  layak menerima BLT.

## 3.4. Flowchart Metode
Gambar 3.3 Flowchart metode k-modes
Pada  Gambar  3.3  Flowchart  metode  k-modes menjelaskan  tentang  alur  dari  metode  k-modes  yang diterapkan  pada  Sistem  Proses  Penentuan  Penerima BLT.  Alur  metode  dimulai  menentukan  tiga  cluster yaitu  sangat  layak  menerima  BLT,  layak  menerima BLT dan tidak layak menerima BLT. Pengelompokan berdasarkan  17  kriteria.  Setelah  jumlah  cluster  di tentukan maka akan di lanjutkan dengan menentukan centroid, centroid awal ditentukan sendiri berdasarkan data yang memenuhi kriteria untuk setiap clusternya.  Setelah  menentukan  centroidnya  maka masuk ke proses menghitung jarak setiap data dengan centroid.  Kemudian  kelompokkan  data  berdasarkan jarak  terkecil  berdasarkan  clusternya.  Hasil  yang  di
dapatkan  dari  perhitungan  jarak  akan  di  cari  modus atau nilai  yang paling sering  muncul di setiap cluster untuk ditentukan sebagai centroid baru. Dimana pada anggota kelompok tiap cluster dibandingkan nilai apa saja  yang  sering  muncul  per  atribut.  Jika  terdapat nilai  yang  sama  maka  diambil  mana  yang  pertama ditemui.  Setelah  centroid  baru  didapatkan  akan dilakukan  pengecekan  ada  perubahan  centroid  atau tidak.  Apabila  ada  perubahan  centroid  maka  proses kembali  ke  langkah  menghitung  jarak  setiap  data pada  centroid  dengan  menggunakan  centroid  baru untuk  lanjut  ke  iterasi  selanjutnya.  Proses  akan berhenti jika anggota pada iterasi sebelumnya bernilai sama atau tidak ada perubahan nilai sama sekali. Saat proses  sudah  berhenti  akan  didapatkan  hasil clustering data penerima BLT.

## 3.5. Flowchart Sistem
Gambar 3.4 Flowchart system
Pada Gambar 3.4 Flowchart sistem menjelaskan alur  dari  sistem  yang  dibuat.  Jika  yang  masuk  ke sistem adalah admin blt akan masuk ke halaman login admin blt, namun jika yang masuk warga akan masuk ke  halaman  hasil  user.  Di  halaman  login  admin  blt melakukan login dengan menginputkan username dan password,  login  akan  dicek  dahulu  apakah  username dan  password  yang  diinputkan  sudah  benar.  Jika benar  maka admin  blt akan  masuk ke  halaman  menu
admin, namun jika salah admin akan tetap di halaman login.  Pada  halaman  menu  admin,  admin  dapat melakukan  kelola  data  BLT.  Data  BLT  akan dikelompokkan  sesuai  17  kriteria  menggunakan metode  k-modes  clustering.    Hasil  dari  proses clustering  penerima  BLT  dalam  bentuk  report  yang dapat  didownload.  Apabila  proses  yang  dilakukan admin  sudah  selesai,  admin  dapat  logout  dan  proses selesai.  Di  halaman  hasil  user  warga  dapat  melihat hasil pengelompokan penerima BLT dengan menginpukan nik, dan akan ditampilkan data warga sesuai nik yang diinputkan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman dashboard
Gambar 4.1 Tampilan halaman dashboard Pada Gambar 4.1 merupakan halaman dashboard  yang  berisi  menu  –  menu  dan  total  data BLT,  data  centroid,  dan  data  hasil  clustering  pada sistem penentuan penerima BLT.

## 4.2. Halaman kriteria
Gambar 4.2 Tampilan halaman kriteria
Pada  Gambar  4.2  merupakan  halaman  kriteria yang  berisi  sebuah  button  untuk  menampilkan halaman setiap kriteria.

## 4.3. Halaman data BLT
Gambar 4.3 Tampilan halaman data BLT
Pada Gambar 4.3 merupakan halaman data BLT yang  berisi  sebuah  tabel  untuk  menampilkan  data BLT.

## 4.4. Halaman centroid
Gambar 4.4 Tampilan halaman data centroid
Pada  Gambar  4.4  merupakan  halaman  data centroid yang berisi sebuah tabel untuk menampilkan data centroid.

## 4.5. Halaman hasil clustering k-modes
Gambar 4.5 Tampilan halaman hasil clustering
Pada  Gambar  4.5  merupakan  halaman  hasil clustering  k-modes  yang  akan  menampilkan  hasil clustering penerima BLT.

## 4.6. Halaman cek penerima BLT
Gambar 4.6 Tampilan halaman cek penerima BLT
Pada  Gambar  4.6  merupakan  halaman  cek penerima  BLT  yang  akan  menampilkan  hasil  cluster setiap nik sesuai denan nik yang diinputkan oleh user warga.

## 4.7. Implementasi Metode K-Modes
Clustering menggunakan metode  k-modes bertujuan untuk mengelompokkan data yang berkarakteristik  sama  dalam  satu  cluster  dan  data dengan  karakteristik  berbeda  ke  dalam  cluster  yang lain.  Berdasarkan  data  BLT  yang  digunakan  terdapat beberapa  kriteria  yaitu  tidak  menerima  bantuan  lain, pekerjaan,  menerima  bantuan  lain,  luas  lantai rumah, lantai rumah, dinding rumah, mck, sumber penerangan,  sumber  air  minum,  bahan  bakar memasak,  konsumsi,  pakaian,  makan,  kesanggupan berobat, penghasilan, pendidikan, aset.

## 4.8. Menentukan jumlah cluster dan centroid awal
Tahap  awal  perhitungan  data  menggunakan metode k-modes adalah dengan menentukan jumlah k cluster  yang  akan  dibentuk.  Jumlah  kluster  yang digunakan  adalah  3,  kemudian  dilakukan  penentuan centroid awal.
Tabel 4.1 Centroid awal Centroid K1 K2 K3 K4 K5 K6 .. K17 1 Tidak Buruh tani/perkebunan Rentan sakit <8m2 /orang Tanah Bambu .. Tidak memiliki 2 Tidak Wiraswasta Tidak <8m2 /orang Semen Tembok tanpa plester .. Memiliki 3 Tidak Karyawan swasta Tidak >9m2 /orang Ubin Tembok halus .. Memiliki
Pada  Tabel  4.1  adalah  centroid  awal,  centroid ditentukan  sebanyak  jumlah  cluster.  Penentuan centroid awal menggunakan tiga data yang kriterianya  memenuhi  untuk  digunakan  sebagai centroid satu, centroid dua dan centroid tiga Centroid satu digunakan untuk cluster sangat layak mendapatkan  BLT,  centroid  dua  digunakan  untuk cluster  layak  mendapatkan  BLT,  dan  centroid  ketiga digunakan  untuk  cluster  tidak  layak  mendapatkan BLT.

## 4.9. Menghitung  jarak  data  dengan  centroid  dan mengelompokkan berdasarkan cluster
Menghitung  jarak  setiap  data  dengan  centroid menggunakan  persamaan  simple  matching.  Pada
persamaan  simple  matcing  jika  data  sama  dengan centroid  maka  bernilai  0,  sedangkan  jika  data  tidak sama dengan centroid maka bernilai 1.
D(x₁,c₁)  : = 𝜀 ( 𝑥 ₁, 1, 𝑐 ₁, 1) + 𝜀 ( 𝑥 ₁, 2, 𝑐 1, 2) + 𝜀 ( 𝑥 ₁, 3, 𝑐 1, 3) + 𝜀 ( 𝑥 ₁, 4, 𝑐 ₁, 4) + 𝜀 ( 𝑥 ₁, 5, 𝑐 1, 5) + 𝜀 ( 𝑥 ₁, 6, 𝑐 1, 6) + 𝜀 ( 𝑥 ₁, 7, 𝑐 ₁, 7) + 𝜀 ( 𝑥 ₁, 8, 𝑐 ₁, 8) + 𝜀 ( 𝑥 ₁, 9, 𝑐 ₁, 9) + 𝜀 ( 𝑥 ₁, 10, 𝑐 ₁, 10) + 𝜀 ( 𝑥 ₁, 11, 𝑐 ₁, 11) + 𝜀 ( 𝑥 ₁, 12, 𝑐 ₁, 12) + 𝜀 ( 𝑥 ₁, 13, 𝑐 ₁, 13) + 𝜀 ( 𝑥 ₁, 14, 𝑐 ₁, 14) + 𝜀 ( 𝑥 ₁, 15, 𝑐 ₁, 15) + 𝜀 ( 𝑥 ₁, 16, 𝑐 ₁, 16) + 𝜀 ( 𝑥 ₁, 17, 𝑐 ₁, 17)
= (tidak, tidak) + (buruh tani/perkebunan, buruh tani/perkebunan) + (rentan sakit, rentan sakit) + (<8m2/orang, <8m2/orang) + (tanah, tanah) +(bambu, bambu) + (memiliki, memiliki) +
(listrik , listrik) + (sumur, sumur) + (kayu bakar , kayu bakar) + (>1kali/minggu, >1kali/minggu)
+ (1stel/tahun, 1stel/ tahun) + (>2kali/hari,
>2kali/hari) + (tidak, tidak) + (<600rb/bulan, <600rb /bulan) + (tamat sd/sederajat, tamat sd/sederajat) + (tidak memiliki, tidak memiliki) =  0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 = 0
Selanjutnya  perhitungan  jarak  data  dengan centroid  dilakukan  untuk  data  ke-2  sampai  data terakhir. Hasil perhitungan jarak data dengan centroid di tunjukkan pada Tabel 4.2.
Tabel 4.2 Hasil perhitungan jarak data dengan centroid No Jarak ke centroid Cluster d(xi,c1) d(xi,c2) d(x1,c3) 1 0 10 11 Sangat layak 2 10 0 7 Layak 3 11 7 0 Tidak layak 4 5 6 9 Sangat layak 5 6 7 10 Sangat layak
Pada  Tabel  4.2  merupakan  hasil  perhitungan jarak  data  dengan  centroid  dengan  menggunakan persamaan  simple  matching.  Perhitungan  jarak dengan  mencocokkan  data  dengan  centroid.  Setiap data  akan  dilakukan  perhitungan  jarak  sebanyak centroid.

## 4.10. Mencari modus setiap cluster
Langkah berikutnya adalah mencari modus atau nilai yang paling sering muncul pada setiap cluster untuk menentukan centroid baru
Tabel 4.3 Modus cluster 1 iterasi 1 No K1 K2 K3 K4 K5 K6 .. K17 1 Tidak Buruh tani/perkebunan Rentan sakit <8m2 /orang Tanah Bambu .. Tidak memiliki 2 Tidak Mengurus rumah tangga Tidak <8m2 /orang Tanah Bambu .. Tidak memiliki 3 Tidak Buruh harian lepas Sakit menahun <8m2 /orang Tanah Kayu murah .. Tidak memiliki Modus Tidak Buruh tani/perkebunan Tidak <8m2 /orang Tanah Bambu .. Tidak memiliki
Pada  Tabel 4.3  merupakan hasil pencarian  modus pada cluster satu. Dimana pada cluster satu didapatkan frekuensi data yang paling sering muncul yang akan digunakan sebagai centroid baru cluster satu.
Tabel 4.4 Modus cluster 2 iterasi 1 No K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 .. K17 1 Tidak Wiraswasta Tidak <8m2 /orang Semen Tembok tanpa plester Memiliki .. Memiliki Modus Tidak Wiraswasta Tidak <8m2 /orang Semen Tembok tanpa plester Memiliki .. Memiliki
Pada  Tabel  4.4  merupakan  hasil  pencarian  modus  pada  cluster  dua.  Dimana  pada  cluster  dua  didapatkan frekuensi data yang paling sering muncul yang akan digunakan sebagai centroid baru cluster dua.
Tabel 4.5 Modus cluster 3 iterasi 1 No K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 .. K17 1 Tidak Karyawan swasta Tidak >9m2 /orang Ubin Tembok halus Memiliki .. Memiliki Modus Tidak Karyawan swasta Tidak >9m2 /orang Ubin Tembok halus Memiliki .. Memiliki
Pada  Tabel 4.5  merupakan  hasil pencarian  modus pada cluster tiga. Dimana pada  cluster tiga didapatkan frekuensi data yang paling sering muncul yang akan digunakan sebagai centroid baru cluster tiga.

## 4.11. Centroid baru
Tabel 4.6 Centroid baru Centroid K1 K2 K3 K4 K5 K6 .. K17 1 Tidak Buruh tani/perkebunan Tidak <8m2 /orang Tanah Bambu .. Tidak memiliki 2 Tidak Wiraswasta Tidak <8m2 /orang Semen Tembok tanpa plester .. Memiliki 3 Tidak Karyawan swasta Tidak >9m2 /orang Ubin Tembok halus .. Memiliki
Pada  Tabel  4.6  merupakan  centroid  baru. Centroid  baru  didapatkan  dari  frekuensi  data  yang paling  sering  muncul  atau  modus  setiap  cluster. Setelah  centroid  baru  didapatkan  akan  dilakukan pengecekan  centroid  baru  dengan  centroid  awal  atau centroid  sebelumnya.  Jika  centroid  berubah  akan kembali  ke  langkah  mengitung  jarak  dengan  data, sedangkan  jika  centroid  tetap  maka  proses  akan berhenti  dan  hasil  clustering  penerima  BLT didapatkan.

## 4.12. Pengujian Sistem
Perbandingan data lama dengan sistem dilakukan dengan  membandingkan cluster dengan  data  lama  atau pengelompokan  secara  manual  dengan  sistem  yang menerapkan  metode k-modes  clustering. Pengujian  ini menggunakan  160  data  yang  dikelompokkan  menjadi  3 cluster , sangat layak, layak dan tidak layak.
Tabel 4.7 Pengujian Sistem No Nama Hasil Clustering Keterangan Manual Sistem 1 Samini SL SL Hasil sama 2 Sulkan L L Hasil sama 3 Estin TL TL Hasil sama 4 Misti SL L Hasil berbeda 5 Semi SL L Hasil berbeda .. .. .. .. .. 160 Suyoto TL TL Hasil sama
Berdasarkan  perbandingan  data  clustering  manual dengan clustering sistem diatas, pengujian sistem dilakukan dengan  menggunakan 160  data  yang dapat dilihat dengan presentase pengujiannya sebagai berikut :
Berdasarkan  Tabel  4.7  pengujian  sistem  dari total 160 data yang digunakan untuk membandingkan clustering  manual  dengan  clustering  sistem  adalah 155  data  memiliki  hasil  sama  dan  5  data  memiliki hasil  berbeda.  Didapatkan  nilai  presentase  pengujian sistem  sebesar  96,875%  yang  berarti  hasil  yang ditunjukkan dari pengujian sistem adalah baik.

## 4.13. Pengujian Sistem Error
Pengujian sistem error dilakukan dengan membandingkan  nilai  jarak  yang  didapatkan  data perhitungan excel metode k-modes clustering dengan sistem yang menerapkan metode k-modes clustering. yang dikelompokkan menjadi 3 cluster , sangat layak, layak dan tidak layak.
Tabel 4.8 Pengujian Sistem Error
No Manual Sistem Error d(xi,c1) d(xi,c2) d(x1,c3) Min C d(xi,c1) d(xi,c2) d(x1,c3) Min C 1 3 8 11 3 SL 3 8 11 3 SL 0% 2 7 3 6 3 L 7 3 6 3 L 0% 3 8 8 1 1 TL 8 8 1 1 TL 0% 4 4 3 9 3 L 4 3 9 3 L 0% 5 6 5 10 5 L 6 5 10 5 L 0% .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 160 8 8 0 0 TL 8 8 0 0 TL 0% Keterangan : Min : Minimum C : Cluster
SL : Sangat Layak L
: Layak TL
: Tidak Layak Pengujian sistem error dilakukan dengan menggunakan  160  data  yang  dapat  dilihat  dengan presentase pengujiannya sebagai berikut :
Berdasarkan  Tabel  4.8  pengujian  sistem  dari total  160  data  yang  digunakan  untuk  membandingkan nilai jarak yang didapatkan data perhitungan excel metode k-modes clustering dengan  sistem  yang  menerapkan metode k-modes clustering. Dari pengujian sistem error diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  data  ke-1  sampai
data  ke-160  diperoleh  tingkat  eror  adalah  0%  yang berarti  perhitungan  pada  program  berjalan  100% sesuai dengan perhitungan tanpa error.

## 4.14. Pengujian Fungsional
Pengujian  fungsional  sistem  dilakukan  untuk menguji  fitur-fitur  yang  ada  pada  sistem clustering penentuan penerima bantuan langsung tunai. Pengujian browser menu website dilakukan menggunakan 3 browser yaitu Microsoft Edge (v.87.0), Google  Chrome (v.86.0) dan Mozilla  Firefox (v.83.0). Hasil pengujian ditunjukkan pada Tabel 4.9.
Tabel 4.9 Pengujian Fungsional NO Aspek pengujian Nama Browser ME GC MF 1. Halaman login
   2. Halaman data kriteria    3. Halaman data BLT    4. Input data BLT    5. Edit data BLT   
NO Aspek pengujian Nama Browser ME GC MF 6. Detail data BLT    7. Halaman proses k-modes    8. Halaman hasil clustering    9. Fitur export pdf data BLT    10. Fitur export excel data BLT   
11. Fitur export pdf hasil clustering    12. Fitur export excel hasil clustering    13. Logout    14. Halaman cek hasil BLT   
Keterangan :  =  Berjalan X = Tidak berjalan
Berdasarkan  hasil  pengujian  terhadap  sistem yang  telah  dirancang  dengan  menggunakan browser Microsoft Edge, Google Chrome dan Mozzilla Firefox. sistem berfungsi dengan baik terhadap ketiga browser tersebut.

## 4.15. Pengujian user admin
Berdasarkan  pengujian  user  admin yang dilakukan  oleh  dua  responden  sebagai  admin  yang mengelola  dana  bantuan  untuk  menguji  aspek kepuasan user terhadap  tampilan,  kemudahan pengguna,  kelengkapan  fitur  dan  manfaat  sistem. Hasil  pengujian user admin  ditunjukkan  pada  Table 4.10.

## Tabel 4.10 Pengujian user admin
No Pertanyaan Hasil uji SS S KS TS 1. Apakah tampilan dari sistem proses penentuan penerima BLT ini
terlihat menarik ?
2 2. Apakah sistem
proses penentuan penerima BLT ini mudah digunakan ? 1 1 3. Apakah sistem proses penentuan penerima BLT ini memiliki fitur
yang lengkap ?
2
4. Apakah sistem proses penentuan penerima BLT ini memudahkan admin blt desa menentukan penerima BLT ? 1 1
Presentase 25% 75%
Keterangan :
SS
: Sangat setuju
S
: Setuju
KS : Kurang setuju TS : Tidak setuju
Berdasarkan  Tabel  4.10  Hasil  pengujian dijabarkan dengan rumus sebagai berikut :
x 100%
Perhitungan  presentase  penilaian  untuk  4  pertanyaan kepada 2 responden sebagai berikut :
Sangat setuju =   x 100% = 75%
Setuju =   x 100% = 75%
Pada  pengujian  kepuasan  pengguna  diambil hasil  bahwa  dari  2 user admin  yang  telah  diambil kuisioner  memberikan  presentase  25%  sangat  setuju dan  75%  setuju  dengan website sistem  penentuan penerima BLT.

## 4.16. Pengujian user warga
Berdasarkan  pengujian  user  warga yang dilakukan  oleh  enam  responden  yaitu  warga  Desa Jatikerto  sebagai  pengguna  sistem  untuk  menguji aspek  kepuasan user terhadap  tampilan,  kemudahan pengguna,  kelengkapan  fitur  dan  manfaat  sistem. Hasil  pengujian user warga  ditunjukkan  pada  Table 4.11.
Tabel 4.11 Pengujian user warga
No Pertanyaan Hasil uji SS S KS TS 1. Apakah tampilan dari sistem pengecekan
penerima BLT ini terlihat menarik ?
6 2. Apakah sistem pengecekan penerima BLT ini mudah digunakan ? 6 3. Apakah sistem
pengecekan penerima BLT ini memiliki fitur yang lengkap ? 5 1 4. Apakah sistem pengecekan penerima BLT ini
memudahkan pengguna melihat hasil penerima
BLT ?
2 4
Presentase 8,3% 87,5 % 4,2% Keterangan : SS : Sangat setuju S : Setuju KS
: Kurang setuju
TS : Tidak setuju
Berdasarkan  Tabel  4.11  Hasil  pengujian dijabarkan dengan rumus sebagai berikut :
x 100%
Perhitungan  presentase  penilaian  untuk  4  pertanyaan kepada 6 responden sebagai berikut :
Sangat setuju =   x 100% = 8,3%
Setuju =   x 100% = 87,5%
Kurang setuju =   x 100% = 4,2%
Pada  pengujian  kepuasan  pengguna  diambil hasil  bahwa  dari  6 user warga  yang  telah  diambil kuisioner memberikan presentase 8,3% sangat setuju , 87,5% setuju dan 4,2% kurang setuju dengan website sistem penentuan penerima BLT.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1. Kesimpulan
Berikut  ini  adalah  kesimpulan  yang  dapatkan setelah  melakukan  pembuatan  aplikasi  Sistem Penentuan Penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT) menggunakan  metode  clustering  k-modes  adalah sebagai berikut :
1. Sistem  penentuan  penduduk  penerima  Bantuan Langsung  Tunai  (BLT)  berbasis  website  dibuat untuk  mempermudah  admin  dalam  mengelola data  BLT  dan  mempermudah  user  warga  melihat hasil clustering.
2. Hasil  dari  perbandingan  pengujian  sistem  clustering manual  dengan  sistem  dari  15  data  awal  yang  diuji didapatkan nilai 93,3%, sedangkan dari 160 data yang diuji didapatkan nilai 96,875%.
3. Hasil dari perbandingan pengujian sistem error manual dengan  sistem  menggunakan  nilai  jarak  dari  15  data awal yang diuji dan dari 160 data didapatkan nilai error 0%.
4. Hasil dari pengujian fungsional fitur login, crud kriteria BLT,  crud  data  BLT,  proses  clustering,  hasil clustering, print, export pdf, export excel,  logout, dan sek hasil BLT semuanya dapat berjalan baik.
5. Hasil  dari  pengujian  system  dapat  berjalan  baik pada  Microsoft  Edge  (v.87.0),  Google  Chrome (v.86.0) dan Firefox Browser (v.83.0).
6. Hasil dari pengujian user admin dari 2 responden 25% menyatakan sangat setuju dan 75% menyatakan setuju.
7. Hasil  dari  pengujian  user  warga  dari  6  responden menyatakan  8,3%  sangat  setuju,  87,5%  setuju  dan 4,2% kurang setuju.
8. Hasil  clustering  sangat  layak,  layak  dan  tidak  layak akan  digunakan  untuk  memprioritaskan  penduduk penerima BLT.

## 5.2. Saran
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka penulis dapat memberikan saran-saran untuk pengembangan selanjutnya antar lain : 1. Sistem clustering penentuan  penerima  BLT menggunakan metode k-modes clustering dilakukan perbandingan dengan metode clustering yang lain.
2. Dalam  pengembangan  sistem  selanjutnya,  sistem ini  dapat  di  ubah  menjadi  sistem  penentuan penerima BLT berbasis desktop.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Fithri Selva Jumeilah, D. P. (2017).
KLASTERISASI PENDUDUK LANJUT USIA SUMATERA  SELATAN  MENGGUNAKAN
ALGORITMA K-MODES. Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Volume 8, No2, Desember 2017 .
[2] Fatma  Indriani,  I.  B.  (2017).  K-MODES CLUSTERING UNTUK MENGETAHUI JENIS MASAKAN DAERAH YANG POPULER PADA  WEBSITE RESEP ONLINE (STUDI  KASUS:  MASAKAN  BANJAR  DI COOKPAD.COM). Jurnal  Teknologi  Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) .
[3] Tanti  Yulianita,  D.  I.  (2017).  Implementasi Algoritma  K-modes  untuk  Penentuan  Prioritas Rehabilitasi  Daerah  Aliran  Sungai  Berdasarkan Parameter Lahan Kritis.
[4] Nur Amah, S. W. (2017). Analisis Cluster Non- Hirarki  Dengan  Menggunakan  Metode  K- Modes pada Mahasiswa Program Studi Statistika  Angkatan  2015  FMIPA  Universitas Mulawarman. Jurnal EKSPONENSIAL .
[5] Pratama, S. G. (2019). KLASIFIKASI PENENTUAN
PENERIMA
BANTUAN
PANGAN  NON  TUNAI  MENGGUNAKAN METODE  K-MEANS  CLUSTERING. JATI
(Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) .
[6] Efraim Harpendi Bara, Y. A. (2020).
PENGELOMPOKAN DATA OBAT MENGGUNAKAN METODE K-MEANS.
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) .
[7] Muhammad Hafiz  Azhar, P. P. (2018). Analisis Sentimen pada Ulasan Hotel dengan Fitur Score Representation  dan  Identifikasi  Aspek  pada Ulasan Menggunakan K-Modes. Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer . [8] Ahmad Badruttamam, ,. S. (2020).
PENERAPAN ANALISIS KLASTER K- MODES DENGAN VALIDASI DAVIES BOULDIN  INDEX  DALAM  MENENTUKAN KARAKTERISTIK  KANAL  YOUTUBE  DI INDONESIA. JURNAL GAUSSIAN .
[9] Khalid,  H.  T.  (2012).  Klasterisasi  Data Kategorikal  Berbasis  Fuzzy  K-Modes  Dan Artificial Bee Colony.
[10] Prasetyo,  E.  (2014).  Data  Mining  Mengolah Data  Menjadi  Informasi  Menggunakan  Matlab. Yogyakarta: ANDI Yogyakarta.
[11] Han,  J.,  and  Kamber,  M., (2006).  Data  Mining: Concepts  and  Techniques  2nd.  United  States of America: Elsevier.
[12] Panduan  Pendataan  Bantuan  Langsung  Tunai– Dana Desa (BLT-Dana Desa). (2020). Jakarta.