## IMPLEMENTASI METODE K-MEANS DALAM PENGKLASTERAN DAERAH PUNGUTAN LIAR DI KABUPATEN SUKABUMI

## (STUDI KASUS : DINAS KEPENDUDUKAN DAN PENCATATAN SIPIL)
Falentino Sembiring 1 , Octaviana 2 , Sudin Saepudin 3 1,2,3 Universitas Nusa Putra
1 Falentino.sembiring@nusaputra.ac.id
2 Octaviana366@gmail.com
3 Sudin@nusaputra.ac.id
Abstrak - Pungutan liar (pungli) merupakan tindakan kejahatan yang dilakukan oleh pihak yang tidak bertanggung jawab atau seseorang atau pegawai negeri  atau pejabat negara dengan cara meminta pembayaran uang yang tidak termasuk  kedalam  aturan  administrasi  yang  dibutuhkan.  Metode  K-Means  dapat  membantu  mengklasifikasikan daerah  pungutan  liar  di  kabupaten  Sukabumi  pada  dinas  kependudukan  dan  pencatatan  sipil.  Variabel  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  E-KTP,  AKTA  dan  Kartu  Keluarga  Setiap  variabel  memiliki  nilai  bobot  yang berbeda.  Data  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  laporan  pada  bulan  Januari  2019  berbentuk SQL. Penelitian ini hanya akan membahas tentang berapa banyak kejadian pungli yang terjadi di setiap kecamatan yang  ada  di  kabupaten  Sukabumi  tentang  kependudukan  dan  pencatatan  sipil.  Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini adalah  untuk  menentukan cluster tingkat  pungutan  liar  tinggi,  sedang  dan  rendah.  Hasil  dari  penelitian  ini memperoleh data indeks kecamatan dengan tingkat jumlah laporan masyarakat daerah terhadap pungutan liar, data dengan klasifikasi tingkat tinggi yaitu Cireunghas, Gegerbitung, Kalapa Nunggal, Kalibunder, Purabaya, Simpenan, Parung  Kuda,  Sukaraja,  Nagrak,  Nyalindung,  Pelabuhanratu,  Surade,  Warungkiara.  Data  tingkat  pungutan  liar sedang  terdapat  pada  19  kecamatan  dan  15  tingkat  pungutan  liar  rendah.  Hal  ini  dapat  menjadi  masukan  kepada dinas kependudukan dan pencatatan sipil, kecamatan yang menjadi tindakan pungutan liar paling tinggi diprioritas untuk melakukan penyuluhan kepada kecamatan tersebut.
Kata kunci : Pungutan Liar, K-Means, Data Mining, Clustering
Abstract - Illegal Levies is a criminal offensse done by someone or civil servant and the government by demanding a  specific  amount  of  money  outside  the  right  protocols  or  policy  that  does  not  related  with  the  official administration fees. K-Means method will be able to help for classifying the illegal levies area in sukabumi district at The Department of Population and Civil Registration. Variables that used in this research are electronic ID card, birth  certificate  and  family  card.  Meanwhile,  data  that  will  be  used  in  this  research  are  report  data  on  January 2016.  The  purpose  of  this  research  is  to  determine  the  rate  of  illegal  levies.  The  result  that  have  been  collected based  on  the  high  extortion  rate  from  each  sub-districts  are  Cireunghas,  Gegerbitung,  Kalapa  Nunggal, Kalibunder,  Purabaya,  Simpenan,  Parung  Kuda,  Sukaraja,  Nagrak,  Nyalindung,  Pelabuhanratu,  Surade, Warungkiara, 19 sub-districts with medium rate of illegal levies and 15 sub-district with low rate of illegal levies. This can become a recommendation for The Department of Population and Civil Registration, sub-districts with the highest rate of illegal levies will be prioritized in counseling for the certrain sub-districts.
Keywords : Illegal levies , K-Means, Data Mining, Clustering

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  memiliki  jumlah  penduduk  terpadat  ke  4 di dunia  dengan jumlah penduduk 260.580.739 juta jiwa. Indonesia menduduki posisi ke 4 setelah urutan pertama  diduduki  oleh  negara  Tiongkok.  Menurut UU  RI  tentang  Administrasi  Kependudukan  Nomor 23  Tahun  2006  menyatakan  setiap  warga  Indonesia hanya diperbolehkan 1 Kartu Tanda Penduduk pada Nomor Induk Kependudukan (NIK) NIK merupakan identitas  tunggal  setiap  penduduk  dan  berlaku seumur  hidup  untuk  warga  negara  Indonesia  dan untuk warga asing disesuaikan dengan masa berlaku izin  tinggal  tetap  ( Seberapa  Pentingkah  NIK,  Data Kependudukan dan KTP Elektronik? , n.d.)
Salah  satu  permasalahan  yang  muncul  adalah  di kabupaten  Sukabumi  masih  terjadi  pungutan  liar pada  administrasi  kependudukan.  Di  setiap kecamatan  terdapat  banyak  calo  sebagai  perantara untuk mengurus administrasi  kependudukan dengan harga sesuai tarif dan kesepakatan.
Menurut  Ombudsman  (2017)  bentuk  pungutan  liar yang  paling  banyak  terjadi  di  calo  pengurusan sebesar  52,17%,  Calo  antrean  19,57%,  permintaan biaya  pembuatan  15,22%,  dan  2,17%  kotak sumbangan  seikhlasnya.  ( Calo  dan  Pungli  Masih Marak, Ombudsman RI: Masyarakat Tak Mau Repot dan  Pilih  Jalan  Pintas  -  Ombudsman  RI ,  n.d.) Dengan  permasalahan  tersebut  peneliti  ingin mengelompokkan daerah pungutan liar di kabupaten
Sukabumi  dengan  menggunakan  metode  K-Means sebagai  perhitungan  penentuan  3  klaster  yaitu tingkat tinggi, sedang, dan rendah.
Pada  tahun  (2016)  Kumala  dkk  melakukan penelitian    tentang  “Perbandingan  K -Means  Dan Fuzzy  C-Means  Clustering  Pada  Metode  Radian Basis  Function  Neural  Network  (RBFNN)  Untuk Klasifikasi  Stadium  Kanker  Payudara”.  Hasil  dari penelitian  tersebut  mereka  menyimpulkan  bahwa metode  K-Means  clustering  menggunakan  3 parameter  data  untuk  menentukan  tingkat  nilai sensitivitas  75%,  spesifisitas    93,75%,,  dan  akurasi 80,21% . (Kumala & Wutsqa, 2016)
Dengan  adanya  penelitian  ini,  penulis  berharap permasalahan tentang pungutan liar bisa dapat dinas kependudukan dan pencatatan sipil evaluasi kembali dengan mengadakan program kerja penyuluhan pada tiap kecamatan yang masuk ke dalam klaster daerah pungutan liar tinggi.

## A. Identifikasi Masalah
Peneliti  melihat  bahwa  pungutan  liar  di  kabupaten Sukabumi  masih  sering  terjadi  dan  hal  tersebut membuat warga masyarakat merasa dirugikan secara finansial  karena  adanya  pembayaran  yang  tidak dimintai  oleh  pihak  terkait  dan  tidak  tercantum dalam prosedur.

## B. Rumusan Masalah
Dalam  penelitian  masalah  yang  dirumuskan  adalah bagaimana  menerapkan  metode  K-Means  untuk mengklaster  daerah  pungutan  liar  di  kabupaten Sukabumi.

## C. Batasan Masalah
Penelitian ini berfokus bagaimana tingkatan (tingkat tinggi, sedang, dan rendah) terhadap pungutan liar di kabupaten  Sukabumi  pada  kependudukan  dan pencatatan sipil.

## D. Tujuan
Untuk  membangun  sistem  pengelompokan  daerah pungutan  liar  ke  dalam  tiga  klaster  di  kabupaten Sukabumi  pada  bidang  kependudukan  dan pencatatan sipil.

## E. Manfaat
Semua  Sebagai  bahan  evaluasi  untuk  melakukan program kerja yang telah dijalankan oleh pihak dinas kependudukan dan pencatatan sipil dan memberikan kemudahan  untuk  mengetahui  daerah  yang  masih terjadinya pungutan liar di kabupaten Sukabumi.
2. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Penelitian Terkait
Agus  Perdana  Windarto  (2017)  melakukan penelitian pengeksporan buah yang berstudi kasus di Direktorat  Jenderal  Bea  dan  Cukai  dengan  judul “Penerapan  Data Mining Menggunakan K-Means Clustering ” dari penelitian tersebut agus
menyimpulkan  bahwa  tingkat cluster tinggi yakni dua  negara  ,  dua  negara cluster sedang dan  enam negara cluster tingkat rendah (Windarto, 2017)
Tabel 1. Nilai Bobot Setiap Variabel Tinggi 1. India 2. Pakistan Sedang 1. Singapura 2. Bangladesh Rendah 1. hongkong 2. Tiongkok
3. Iran
4. Malaysia
5. Nepal 6. Vietnam
Arsya  Yoga  Pratama,  Iman  Ardhi  Prabowo,  dan Alifah  Normassari  melakukan  penelitian  tentang permasalahan  sering  terjadi  pungutan  liar  di Kabupaten  Kudus.  Penelitian  tersebut  diteliti  pada tahun 2017 tanpa menggunakan metode clustering k- means.  Mereka  melakukan  pembuatan  sistem berbasis  android  untuk  melaporkan  kejadian pungutan  liar.  Kesimpulan  yang  penulis  dapat  pada aplikasi  yang  mereka  buat  terdapat  kelebihan  yaitu masyarakat  nantinya  dapat  memberikan  bukti kegiatan  pungutan  liar  berupa  audio,  gambar ataupun  video  serta  keakurasian  tempat  terjadinya pungutan liar  (Pratama et al., 2017)

## B. Data Mining
Data  mining adalah  proses  pencarian  pola  yang penting dari  data  yang  ada  didalam database yang besar  (Rante Rerung, 2018)
Data mining merupakan  istilah pattern  recognition merupakan  algoritma  untuk  pengolahan  data  guna menemukan  pola  data  menjadi  pengetahuan  baru  . Data  yang  diolah  dengan  teknik  data mining akan menghasilkan  suatu  pengetahuan  bersumber  dari data  lama,  hasilnya  untuk  menentukan  keputusan bisnis. (Sembiring & Sari, 2019)
Data mining dibagi menjadi 2 kategori utama, yaitu:
1. Descriptive mining , tahapan untuk menemukan  karakteristik  penting  dari  data dalam satu basis data.
2. Predictive ,  tahapan  untuk  mempelajari bagaimana pattern design dari data set yang berupa variabel.
Teknik  pengolahan  data  dengan  bantuan  algoritma data  mining .  pengolahan  dilakukan  dengan membangun sebuah pattern design , kemudian model tersebut  membentuk  pola  data  yang  lain  yang  tidak berada  dalam  basis  data  .      Tujuannya  untuk memperolah pattern design untuk menjadikan data sebagai grafik untuk menjadi pengetahuan.  (Gustian et al., 2018)
C. Metode K-Means K-means merupakan  metode  pengklasteran secara partitioning yang  memisahkan  data  ke  dalam kelompok yang berbeda. Dengan partitioning secara iteratif,  K-Means  mampu  meminimalkan  rata-rata jarak  setiap  data  ke  klasternya  Dalam  algoritma  K- Means, setiap data harus termasuk ke cluster tertentu pada  suatu  tahapan  proses,  pada  tahapan  proses berikutnya dapat berpindah ke cluster yang lain
K-Means merupakan  algoritma  yang  termasuk  ke dalam  data mining bidang Clustering atau pengklasteran  data. K-Means Clustering adalah suatu  metode  penganalisaan  data  yang  melakukan proses  pemodelan  tanpa  supervisi  dan  merupakan metode yang termasuk mengelompokkan data secara sistem partisi.
K-Means Clustering adalah algoritma yang termasuk dalam klasifikasi terhadap objek berdasarkan atribut. Pemartisian ini digunakan untuk  mencari nilai jarak minimum antara data dan nilai centroid yang telah di set  baik  secara random dengan  cara  menentukan nilai centroid berdasarkan  K  yang  berupa object yang  berurutan. Centroid merupakan  hasil  rata-rata dari  sebuah  bentuk  objek  dari  seluruh  titik  dalam objek.
D. Tahapan metode K-Means Di  dalam  metode K-Means memiliki  beberapa tahapan  yang  harus  dilakukan  saat  melakukan perhitungan  untuk  mencari  data cluster hingga iterasi  menjadi  sama  dengan  hitungan  yang sebelumnya, berikut adalah tahapan K-Means :
a. Menentukan k sebagai  jumlah cluster ( C1, C2 dan C3 )  yang ingin dibentuk.
b. Tentukan  nilai  untuk  pusat cluster ( centroid ).
c. Hitung  jarak  setiap  data input terhadap masing – masing centroid menggunakan rumus Euclidean Distance hingga ditemukan  jarak  yang  paling  dekat  dari setiap  data  dengan centroid .  Dibawah  ini adalah persamaan Euclidean Distance :
Keterangan : d(x,y) : jarak antara data pada posisi titik x dan y x   :Posisi titik data pertama (pusat klaster) y   :posisi titik data kedua (data dari N) n  : jumlah atribut data
Jarak  terpendek  antara centroid dengan object menentukan titik klaster antar object . Adapun rumus iterasi lainnya didefinisikan sebagai berikut :
𝑣 𝑖𝑗 =
1 𝑁 𝑘 ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑁 𝑘 𝑖=1 Rumus Penentuan Centroid Baru
Keterangan : 𝑣 𝑖𝑗 = Centroid , cluster pertama pada  variabel ke-j 𝑁 𝑘 =  Jumlah data yang menjadi anggota cluster ke-i i,k   =  Indeks dari cluster j      =  Indeks dari variabel 𝑋 𝑖𝑗 =  Nilai data ke-k yang ada di dalam cluster ini untuk variable ke-j
d. Kemudian  lakukan  iterasi  selama  partisi data  masih  bergerak  (tidak  ada  lagi  objek yang  bergerak  ke  partisi  lain),  bila  masih maka ke poin 3.
e. Bila  grup  data  sekarang  sama  dengan  grup data  sebelumnya,  maka  hentikan  iterasi. Data  telah  dipartisi  sesuai  nilai centroid akhir.

## E. Kerangka Berpikir
Adapun  kerangka  berpikir  dalam  penelitian  ini adalah sebagai berikut ini :

## Gambar 1. Kerangka berpikir

## 3. METODE PENELITIAN

## A. Tahap Pengolahan Data
Pengolahan  data  dilakukan  untuk  mengetahui  hasil dari data yang diteliti. Data yang telah ada diproses menggunakan  metode  K-Means  untuk  mengklaster data  pemungutan  liar  pada  setiap  kecamatan  dan Kabupaten di Sukabumi.
Sebelum  ke  tahap  perhitungan  K-Means  data  SQL akan  dipilih  untuk  dilakukan filtering ,  setelah  data cleaning maka dilakukan pemasukan data nilai bobot untuk  proses  perhitungan  ke  tahap  selanjutnya.  Di bawah  ini  tabel  nilai  bobot  yang  diberikan  pihak dinas kependudukan untuk setiap kriteria:
Tabel 2. Nilai Bobot Setiap Variabel Variabel Nilai Bobot Kartu Keluarga 3 Akta 2 E-KTP 1 B. Tahapan Clustering
Dalam  menentukan cluster dibutuhkan  sebuah flowchart untuk menentukan alur perhitungan. untuk lebih jelasnya dapat dilihat flowchart berikut ini
Gambar 2. Flowchart Tahapan pengelompokan data

## C. Tahapan Analisis data
Penulis  melakukan  analisis  pada  data  pemungutan liar  di  Kabupaten  Sukabumi  untuk  upaya pengelompokan  atau  mengklaster  data  pemungutan liar  di  setiap  kecamatan  kabupaten  Sukabumi.  Data yang  sudah  diperoleh  dari  data  laporan  warga  yang berbentuk  data  SQL  dihitung  dengan  nilai  bobot selanjutnya  diolah  menggunakan  perhitungan  K- Means  (Ghosh  &  Kumar,  2013)  Melakukan clustering ,  data  yang  didapat  akan  dihitung  terlebih dahulu  berdasarkan  banyaknya  kecamatan  untuk upaya  melihat  pemungutan  liar  yang  paling  banyak dilakukan. Kriteria yang digunakan yaitu sebanyak 3 kriteria  penilaian  yaitu  Kartu  keluarga(3),  Akta  (2) dan  E-KTP(1)  dapat  dilihat  pada  tabel  2  data pemungutan liar.

## Tabel 3. Data Pungutan Liar
No Kecamatan E-KTP Akta Kelahiran Kartu Keluarga 1 Bojong Genteng 1 5 4 2 Cidolog 1 1 3 3 Cireunghas 5 2 6 4 Kebonpedes 2 1 2 5 Lengkong 3 4 1 ....
.........
....... ..... ..... 47 Cisolok 2 6 5

## D. Centroid Data
Centroid merupakan  titik  pusat  data  untuk menghitung rata-rata vector sebagai centroid. Dalam penerapan  algoritma  K-means  dihasilkan  nilai  titik tengah  atau  centroid  dari  data  yang  didapat  dengan ketentuan bahwa klasterisasi yang diinginkan adalah 3,  Penentuan cluster dibagi  menjadi  3  bagian  yaitu cluster tingkat  pemungutan  liar  tinggi  (C1),  tingkat pemungutan  liar  sedang  (C2),  dan  tingkat pemungutan liar rendah (C3). Penentuan titik cluster (C1) diambil dari data nilai maksimal, untuk cluster (C2)  nilai  data  rata-rata,  dan cluster (C3)  diambil dari nilai data minimal atau nilai terendah. Sehingga posisi centroid juga terdapat 3 titik. Penentuan nilai titik cluster tersebut  dapat  dilihat  Tabel  3  dibawah ini:
Tabel 4. Nilai Centroid Awal A B C C1 7 18 24 C2 3 7,468085106 10,53191489 C3 1 2 3 Keterangan : A = E-KTP B = Akta Kelahiran C = Kartu Keluarga

## E. Perhitungan Metode K-Means
Setelah  data  sudah  ada  maka  dimasukkan  kedalam rumus untuk tahap pengklasteran data, dan dibawah ini  adalah  contoh  perhitungan  dari  data  yang  ada setelah dimasukkan ke dalam rumus K-Means:
Sehingga menentukan data cluster
Sehingga 𝐶1 = √36 + 64 + 144
C1 = √244 C1= 15,62049935
Dari hasil perhitungan diatas didapatkan hasil bahwa jarak  data  pertama  dengan  pusat cluster pertama adalah  15,62049935.Pada  tahapan  selanjutnya menentukan C2 menggunakan rumus seperti berikut ini
Sehingga
C 2 = √4 + 6,41059303045903 + 2,15527389020371 = √12,5658669206627 = 3,544836655
Dari  hasil  perhitungan  diatas  di  dapatkan  hasil bahwa  jarak  data  pertama  dengan  pusat cluster kedua adalah 3,544836655.
𝐶 3 = √0 + 64 + 81 = √145
= 12,04159458
Dari hasil perhitungan diatas didapatkan hasil bahwa jarak  data  mahasiswa  pertama  dengan  pusat cluster ketiga adalah 12,04159458. Setelah keseluruhan data dihitung  maka  didapatkan  hasil  jarak  berikut  untuk Iterasi 1:

## Gambar 3. hasil perhitungan literasi pertama
Dari  data  pemungutan  liar  yang  sudah  ada didapatkan  pengelompokan  pada  iterasi  1  untuk  3 cluster tersebut. Cluster tingkat  pemungutan  liar tinggi  (C1)  yaitu  Prabaya, cluster tingkat pemungutan  liar  sedang  (C2)  yaitu  ada  35 kecamatan  dan cluster tingkat  pemungutan  liar rendah  (C3)  yaitu  ada  43  kecamatan  lainnya  dan cluster tingkat pemungutan liar rendah.
Proses  pengelompokan  data  pada  iterasi  1  dan Clustering digambarkan pada gambar berikut:
Gambar 4. Clustering pengelompokan data
Gambar 5. Pengelompokan Cluster Pertama
Terus dilakukan perhitungan hingga data objek tidak berubah  tempat.  Pada  penelitian  ini  data  yang dihitung  berhenti  pada  iterasi  ke  enam.  (J.  O.  Ong, 2013)
4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil Penelitian
Hasil penelitian berisi pengelompokan data ke dalam tiap-tiap klaster yang dibutuhkan. hasil pengelompokan data daerah pungutan liar yang telah dihitung menggunakan metode K-Means. Implementasi  di  dalam  sistem  pengelompokan  data kecamatan tentang pungutan liar didapat dari analisa dan desain sistem pada BAB sebelumnya. Data hasil penelitian  dimasukkan  secara  komputerisasi  dalam bentuk  pengelompokan  daerah  pungutan  liar  yang dibangun  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP dan  MySQL  sebagai database ,  kemudian  hasil perhitungan  dan  eksekusi  sistem  dari  metode  K- Means.

## B. Hasil Klasifikasi Pungutan Liar
Dari  479  data  yang  akan  dihitung  menggunakan metode  K-Means.  Diketahui  bahwa  terdapat  13 kecamatan  yang  masuk  kedalam  cluster  tingkat pungutan  liar  tinggi  (C1)  yaitu  Cireunghas,  Geger Bitung,  Kalapa  Nunggal,  Kalibunder,  Purabaya, Simpenan,  Parung  Kuda,  Sukaraja,  Nagrak, Nyalindung, Pelabuhanratu, Surade, dan Warungkiara,  19  tingkat  pungutan  liar  sedang  (C2) yaitu  Bojong  Genteng,  Sukalarang,  Waluran, Bantargadung, Curugkembar, Ciambar, Gunungguruh,  Pabuaran,  Cimanggu,  Cidahu, Ciracap,  Cibadak,  Kecamatan,  Cikembar,  Jampang Kulon,  Jampang  Tengah,  Cikidang,  Sagaranten, Cicurug,  dan  Cisolok,  dan  16  kecamatan  tingkat pungutan  liar  rendah  (C3)  yaitu  Cidolog, Kebonpedes,  Kecamatan,  Lengkong,  Cibitung, Cidadap,  Kabandungan,  Parakan  Salak,  Sukabumi, Cicantayan, Tegalbuleud, Caringin, Ciemas, Cikakak,  Kadudampit,  dan  Cisaat  pada  hasil perhitungan laporan pada bulan januari 2019.

## C. Implementasi Sistem

## 1. Halaman Utama
Halaman  Utama  merupakan  tampilan  pertama  yang ditampilkan khusus untuk pelapor (warga
masyarakat kabupaten Sukabumi) untuk melaporkan kejadian pungutan liar yang pelapor alami.

## Gambar 6.  Halaman Utama

## 2. Halaman Lapor
Pelapor  atau  warga  kabupaten  Sukabumi  dapat melaporkan  kejadian  pungutan  liar  dengan  mengisi data yang telah tertera di form yang telah ditentukan oleh  pihak  dinas.  Data  diri  pelapor  tidak  akan dipublikasikan  atau  disebar  luaskan  karena  data pelapor  dilindungi  oleh  perundang – undangan  1945. Berikut tampilan Halaman Lapor:
Gambar 7. Halaman Lapor

## 3. Halaman Login Admin
Halaman Login merupakan  halaman  khusus  untuk admin  agar  dapat  mengakses  data  laporan  warga yang  sudah  terinput  ke  dalam  sistem.  Akses  admin yang  diberikan  tergantung  kesepakatan  pihak  dinas siapa  saja  yang  dapat  mengakses  menu  halaman login admin  oleh  sebab  itu  peneliti  tidak memberikan  registrasi  agar  tidak  terjadi user yang bukan  pegawai  dinas.  Berikut  tampilan login halaman admin:

## 4. Halaman Admin
Setelah  admin  melakukan login maka  halaman selanjutnya yang ditampilkan adalah halaman admin untuk proses penghitungan data  dan melihat  jumlah data  laporan  yang  sudah  masuk  ke  dalam  sistem. Berikut tampilan halaman admin:
Gambar 9. Halaman Admin

## 5. List Data Pelapor
Halaman  ini  hanya  bisa  diakses  oleh  admin  dan admin  bersangkutan  tidak  dapat  merubah  atau menghapus data dari hasil laporan warga kabupaten Sukabumi  atas  keluhan  pungutan  liar  yang  terjadi atau  maraknya  calo  di  kecamatan  tersebut,  karena apabila di halaman ini admin diberikan akses hapus dan  edit  maka  bisa  terjadinya  pemalsuan  atau pelenyapan data. Oleh sebab itu admin hanya  dapat melihat  sudah  berapa  banyak  laporan  yang  sudah terinput.  Berikut tampilan halaman list data  laporan warga kabupaten Sukabumi :
Gambar 10. Halaman List Data Laporan 6. Sorting Data
Setelah  data  laporan  warga  kabupaten  Sukabumi didapat  maka  data  akan  di sorting sesuai  dengan kebutuhan  yang  ingin  dieksekusi  selanjutnya. Berikut tampilan halaman sorting data :
Gambar 11.  Halaman Sorting Data
Gambar 12.  Hasil Sorting Data

## 7. Nilai Bobot
Apabila data telah ter- sorting maka yang selanjutnya dilakukan oleh admin ialah memasukkan nilai bobot untuk setiap variabel yang memiliki nilai bobot yang berbeda  sesuai  dengan  kesepakatan  peneliti  dan dinas. Berikut tampilan penginputan nilai bobot:

## Gambar 13.  Nilai Bobot

## 8. Hitung K-Means
Bila nilai bobot sudah dimasukkan maka selanjutnya halaman  akan  menampilkan  hasil  perhitungan menggunakan  metode k-means dengan  data  yang sudah  ter sorting sebelumnya.  halaman  perhitungan menggunakan  metode k-means  clustering untuk penentuan  kecamatan  mana  saja  yang  masuk  ke dalam tiga cluster pungutan liar tinggi,  sedang, dan rendah ditunjukan pada Gambar 14.

## D. Pembahasan
Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu hasil laporan  warga  kabupaten  Sukabumi  yang  masih terjadinya  pungutan  liar  terhadap  warga  oleh  orang tertentu  atau  melalui  calo  untuk  mengurus pencatatan  sipil.  Penulis  menggunakan  metode  k- means  untuk  pengelompokan  daerah  pungutan  liar ke dalam tiga golongan.
Dalam penelitian ini, proses analisis yang dilakukan untuk  mengelompokkan  pungutan  liar  di  setiap kecamatan  yang  ada  di  kabupaten  Sukabumi  untuk periode  1  bulan  dan  dibantu  dengan  pihak  dinas kependudukan dan pencatatan sipil serta melakukan wawancara.  Sistem  yang  digunakan  dalam perhitungan  metode  k-means clustering yaitu  php mysql  dengan  pengkodingan  menggunakan  sublime untuk pengimplementasian sistem dengan menerapkan metode yang peneliti gunakan.
Hasil  perhitungan  dari  sistem  tidak  jauh  berbeda dengan  perhitungan  manual  yaitu  sebanyak  13 kecamatan  masih  marak  terjadinya  pungutan  liar melalui  calo  setempat  di  kecamatan  tersebut  atau para  pegawai  dinas  yang  meminta  bayaran  secara tersirat dan 19 kecamatan masuk ke dalam kelompok tingkat  pungutan  liar  sedang,  sementara  15 kecamatan  masuk  kedalam  pungutan  liar  rendah. Setelah  sistem  telah  selesai  dibuat  warga  dapat melapor  tanpa  harus  melakukan  login    warga langsung melakukan pelaporan pada sistem dan hasil laporan  tersebut  akan  simpan  pada database , tahapan  selanjutnya  akan  dilakukan  proses pengelompokan  menggunakan  metode  k-means clustering oleh  admin  dinas  kependudukan  dan pencatatan sipil.
Sistem  akan  menampilkan  grafik  pengelompokan data  dengan  hasil  yang  sesuai  dengan  data  hasil laporan  warga  kabupaten  Sukabumi  terhadap terjadinya  pungutan  liar.  Hasil  dari  pengelompokan daerah  pungutan  liar  ini  dapat  digunakan  sebagai data  evaluasi  untuk  program  kerja  penyuluhan terhadap  warga  kabupaten  Sukabumi  oleh  dinas kependudukan dan pencatatan sipil.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Metode K-Means dapat diimplementasikan ke dalam sistem  dengan  menggunakan  PHP  dan  MySQL untuk  membantu  pengelompokan  hasil  laporan
warga  terhadap  pungutan  liar  di  setiap  kecamatan kabupaten Sukabumi.
Hasil  penelitian  ini  memperoleh  data  indeks kecamatan dengan tingkat jumlah laporan masyarakat  daerah  terhadap  pungutan  liar,  data dengan  kasifikasi  tingkat  tinggi  yaitu  Cireunghas, Gegerbitung,
Kalapa
Nunggal, Kalibunder, Purabaya,  Simpenan,  Parung  Kuda,  Sukaraja,
Nagrak, Nyalindung, Pelabuhanratu, Surade, Warungkiara.  Data  tingkat  pungutan  liar  sedang terdapat pada 19 kecamatan dan 15 tingkat pungutan liar  rendah.  Sebagai  saran  juga    kepada  dinas kependudukan dan pencatatan sipil, kecamatan yang menjadi  tindakan  pungutan  liar  paling  tinggi diprioritaskan  untuk  melakukan  penyuluhan  kepada kecamatan tersebut.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Calo  dan  Pungli  Masih  Marak,  Ombudsman  RI: Masyarakat  Tak  Mau  Repot  dan  Pilih  Jalan
Pintas  -  Ombudsman  RI .  (n.d.).  Retrieved February 4, 2020, from
https://ombudsman.go.id/perwakilan/news/r/p wk--calo-dan-pungli-masih-marak- ombudsman-ri-masyarakat-tak-mau-repot-dan- pilih-jalan-pintas Ghosh,  S.,  &  Kumar,  S.  (2013).  Comparative Analysis  of  K-Means  and  Fuzzy  C-Means
Algorithms. International Journal of Advanced Computer Science and Applications ,
4(4). https://doi.org/10.14569/ijacsa.2013.040406 Gustian,  D.,  Yulitasari,  S.,  Hundayani,  D.,  Muslih,
& Nunik. (2018). Comparison of C4.5 method based  optimization  algorithm  to  determine eligibility of beneficiaries of direct community assistance  (Case  study:  Kelurahan  Cicurug). 3rd  International  Conference  on  Computing, Engineering,  and  Design,  ICCED  2017 . https://doi.org/10.1109/CED.2017.8308109
Kumala,  A.  R.,  &  Wutsqa,  D.  U.  (2016).
Perbandingan  K-Means  Dan  Fuzzy  C-Means Clusteringpada  Model  Radial  Basis  Function Neural  Network(Rbfnn)  Untuk  Klasifikasi Stadium Kanker Payudara . Pratama,  A.  Y.,  Prabowo,  I.  A.,  &  Normassari,  A.
(2017). (Alpukat) Aplikasi Pengaduan Masyarakat  Untuk  Melaporkan  Kejadian
Pungutan  Liar  Di  Kabupaten  Kudus  Berbasis Android. Simetris :  Jurnal  Teknik  Mesin,
Elektro  Dan  Ilmu  Komputer ,  8(2),  399. https://doi.org/10.24176/simet.v8i2.1119
Rante  Rerung,  R.  (2018).  Penerapan  Data  Mining dengan  Memanfaatkan  Metode  Association Rule untuk Promosi Produk. Direvisi: 27 Mei , 3(1). https://doi.org/10.31544/jtera.v3.i1.2018.89-98 Seberapa Pentingkah NIK, Data Kependudukan dan KTP Elektronik? (n.d.). Retrieved February 4,
2020, from http://dukcapil.bangka.go.id/berita/detail/seber apa-pentingkah-nik-data-kependudukan-dan- ktp-elektronik Sembiring, F., & Sari, D. P. (2019). Design Process Data  Storage  and  Organize  Data  Scraping . 1(1), 22 – 26.
Windarto, A. P. (2017). Penerapan Datamining Pada
Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan Menggunakan  K-Means  Clustering  Method. Techno.Com , 16(4), 348 – 357. https://doi.org/10.33633/tc.v16i4.1447