## SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN SEBARAN KELUARGA MISKIN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS
Arrealdo Rivaldi, Joseph Dedy Irawan, Ahmad Faisol Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918084@itn.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian ini fokus pada permasalahan distribusi bantuan kepada keluarga miskin di Kota Balikpapan, di mana  kurangnya  informasi  mengenai  lokasi  keluarga  miskin  telah  mengakibatkan  ketidakmerataan  dan ketidaktepatan  dalam  distribusi  bantuan.  Untuk  mengatasi  permasalahan  ini,  peneliti  merancang  dan mengimplementasikan sebuah sistem informasi geografis yang memetakan sebaran keluarga miskin berdasarkan daerah kelurahan di Balikpapan. Data yang digunakan adalah Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS) dari tahun 2020 dan dianalisis menggunakan metode clustering k-means dengan mempertimbangkan 44 atribut. Hasil survei dengan partisipasi  dari 24 responden  mengungkapkan pandangan terhadap penggunaan  sistem, di  mana 37,5% responden tidak menunjukkan persetujuan, sementara 66,6% dan 95,8% responden secara berturut-turut setuju dan sangat setuju. Selain itu, hasil pengujian metode ini melibatkan perbandingan antara hasil perhitungan setiap iterasi dari metode k-means dengan perhitungan manual untuk memastikan kesesuaian hasil perhitungan tersebut. Implikasi dari penelitian ini menyoroti potensi penerapan metode k-means dalam mengelompokkan data keluarga  miskin  berdasarkan  lokasi,  serta  menunjukkan  respons  positif  terhadap  sistem  melalui  survei  yang dilakukan.
Kata kunci: Data Mining, Sistem Informasi Geografis, Keluarga Miskin, Leaflet, Clustering, K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Keluarga miskin di Kota Balikpapan merupakan salah  satu  kelompok  masyarakat  yang  membutuhkan perhatian  khusus  dalam  hal  distribusi  bantuan  dan pemberian  akses  terhadap  sumber  daya.  Undang- Undang  Nomor  13  Tahun  2011  tentang  Penanganan Fakir  Miskin  mengatur  tentang  perlindungan  dan pemberdayaan  fakir  miskin  di  Indonesia,  termasuk upaya  pemberian  bantuan  sosial  dan  penguatan ekonomi untuk keluarga miskin. Bentuk bantuan sosial tersebut berupa Program Keluarga Harapan (PKH).
Sejak  tahun  2016,  Pemerintah  Kota  Balikpapan melalui  Dinas  Sosial  telah  melaksanakan  Program Keluarga  Harapan  (PKH)  dengan  tujuan  utama memberikan  bantuan  kepada  keluarga  miskin  yang memiliki  anggota  keluarga  yang  masih  bersekolah, usia lanjut, atau menderita sakit. Program ini bertujuan untuk  meningkatkan  kesejahteraan  keluarga  miskin melalui pemberian bantuan tunjangan pendidikan guna memfasilitasi  pendidikan  anak-anak,  tunjangan  usia lanjut  untuk  memenuhi  kebutuhan  hidup  para  lansia, serta  tunjangan  kesehatan  untuk  memperoleh  akses layanan kesehatan yang memadai.
Beberapa  peneliti  telah  melakukan  studi  dalam upaya mengatasi permasalahan terkait pengelompokan keluarga  miskin.  Salah  satu  penelitian  mengatasi pengelompokan  keluarga  miskin  adalah  studi  oleh Irma  Darmayanti,  Kusrini,  dan  Asro  Nasiri,  berjudul “Penerapan Metode SAW untuk Identifikasi Keluarga Miskin  di  Banyumas.”  Penelitian  ini  menggunakan pendekatan Simple  Additive  Weighting (SAW)  untuk mengelompokkan keluarga miskin berdasarkan kriteria  yang  ditetapkan,  membantu  penyaluran bantuan secara efektif. [1]
Sebagai  tambahan,  terdapat  jurnal  lain  berjudul “ Clustering Keluarga Miskin Desa Bina Baru dengan Metode K-Medoids,” yang ditulis oleh Felina Amelia, Iwan Iskandar, Siska Kurnia Gusti, Elin Haerani, dan Yusra. Penelitian ini juga berfokus pada pengelompokan keluarga miskin, kali ini di Desa Bina Baru.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk memberikan  informasi  kepada  pemerintah  daerah mengenai kelompok-kelompok keluarga  miskin  yang ada, sehingga bantuan yang diberikan dapat lebih tepat sasaran. Dalam penelitian ini, metode yang digunakan adalah K-Medoids.[2]
Selain  itu,  ada  juga  jurnal  dengan  judul “Penerapan Algoritma K-Means  untuk  Klasterisasi Penduduk Miskin pada Kota Pagar Alam," yang ditulis oleh  Febriansyah  dan  Siti  Muntari.  Penelitian  ini memiliki  fokus  pada  penerapan algoritma K-Means untuk  mengelompokkan  penduduk  miskin  di  Kota Pagar  Alam.  Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah untuk  membagi  masyarakat  ke  dalam  berbagai tingkatan kemiskinan, dengan tujuan akhirnya adalah memberikan  bantuan  melalui  Program  Keluarga Harapan (PKH) secara lebih tepat sasaran. [3]
Berdasarkan  dari  beberapa  penelitian  tersebut peneliti  melakukan  penelitian  untuk  mengatasi masalah  serupa  yaitu  keluarga  miskin  dengan  judul “Sistem  Informasi  Geografis  Pemetaan  Sebaran Keluarga  Miskin  Menggunakan  Metode  K-Means” memiliki  keunggulan  yang  signifikan  berdasarkan pada  ketiga review jurnal  yang  telah  disebutkan. Dalam  penelitian  ini,  pendekatan  metode  K-Means digunakan  untuk  mengelompokkan  data  sebaran keluarga  miskin,  yang  kemudian  diintegrasikan dengan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  untuk
menciptakan visualisasi yang menarik dan informatif. Penerapan metode K-Means membantu mengelompokkan data dengan lebih efisien, sementara penggunaan  alat  visualisasi  seperti  Leaflet  dalam sistem  informasi  geografis  memungkinkan  informasi hasil  pengelompokan  disajikan  secara  jelas  dan interaktif  pada  peta.  Keunggulan  ini  memungkinkan penelitian  ini  untuk  memberikan  kontribusi  yang berharga  dalam  mengatasi  permasalahan  penyaluran bantuan  kepada  keluarga  miskin  dengan  pendekatan yang  lebih akurat dan solusi  yang  lebih tepat sasaran melalui pemanfaatan teknologi geospasial dan analisis data.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian terkait
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Joseph Stenica  Hariyono,  Hani  Zulfia  Zahro`,  dan  Renaldi Primaswara.  dengan  judul  “Sistem  Informasi Geografis  Pertanian  Bawang  Merah  di  Kabupaten Nganjuk  dengan  Metode  K-Means Clustering ”, hasil produksi  bawang  merah  yang  cukup  besar  di Kabupaten  Nganjuk  mengalami  kesulitan  dalam pengolahan  data  hasil  panen  secara  manual.  Oleh karena  itu,  dibangun  sebuah  sistem  informasi geografis berbasis website yang menggunakan metode K-Means Clustering untuk  mempermudah  dan mempercepat  pengolahan  data  hasil  panen  bawang merah. Dari hasil pengolahan data selama lima tahun, yaitu dari tahun 2016 sampai tahun 2020, dengan total 95  data  dari  19  kecamatan  di  Kabupaten  Nganjuk, metode clustering dapat menyelesaikan permasalahan pengelompokkan  data  hasil  panen  bawang  merah secara efektif dan efisien. Hasil akhir dari pengolahan data tersebut dapat digunakan pada website GIS yang telah dirancang, sehingga mempermudah pemrosesan data hasil panen bawang merah di Kabupaten Nganjuk. [4]
Menurut  penelitian yang  dilakukan  oleh Mohamad Fat al Ghozali, Sentot Achmadi, dan Hani Zulfia  Zahro’,  pengembangan  sistem  informasi geografis  pemetaan  sekolah  SMA/SMK  di  Kota Malang  telah  berhasil  dilakukan.  Dalam  penelitian tersebut,  mereka  mengembangkan  sebuah  aplikasi pemetaan sekolah menggunakan ArcGis 10.7 dan Qgis 2.18, yang bertujuan untuk membantu para calon siswa dalam  mencari  informasi  tentang  tempat  pendidikan SMA  dan  SMK  di  Kota  Malang.  Hasil  dari  program yang telah dibuat memiliki hasil yang baik, dan semua fungsi  dari  sistem  berjalan  sesuai  dengan  yang diinginkan.  Diharapkan  teknologi  informasi  ini  akan lebih  mempermudah  untuk  mendapatkan  informasi sekolah  SMA  dan  SMK  Negeri  di  Kota  Malang dengan  informasi  yang  lebih  detail  dari  tiap-tiap Sekolah. [5]
Menurut  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Bayu Dwiputra  Mudzakkir  bertujuan  untuk  membantu  PT Advanta  Seeds  Indonesia  dalam  mengelompokkan data  penjualan  produk  menggunakan  metode  K- Means. Dalam era perkembangan teknologi informasi
yang  pesat,  teknologi  Data Mining seperti  K-Means menjadi  penting  untuk  menggali  informasi  dari gudang  data  yang  besar.  Dalam  penelitian  ini, algoritma
K-Means
digunakan untuk mengelompokkan produk berdasarkan tingkat popularitasnya  dengan  nilai  centroid  dari  setiap klaster.  Hasil  penelitian  ini  memberikan  wawasan penting  bagi  perusahaan  dalam  mengelola  dan memahami pola penjualan produk mereka. [6]
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Anisa Pujianti dan Mulyawan pada tahun 2023 dengan judul “Implementasi Data Mining menggunakan Metode K- Means Clustering untuk Menentukan Status Kematian Bayi  di  Jawa  Barat”,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengevaluasi efektivitas metode K-Means Clustering dalam  mengklasterisasi  kematian  bayi  berbasis  desa- desa  di  Jawa  Barat.  Angka  Kematian  Bayi  (AKB) digunakan  sebagai  indikator  untuk  mengukur  tingkat kesehatan  di  suatu  daerah,  dan  provinsi  Jawa  Barat perlu memperhatikan tingginya AKB yang menempati urutan  ketiga  di  Indonesia.Dalam  penelitian  ini, metode  K-Means Clustering digunakan  untuk membagi  data  kematian  bayi  menjadi  dua  kelompok yang  hampir  identik  satu  sama  lain  dan  berbeda  dari kelompok  lainnya.  Data  penelitian  ini  diperoleh  dari data.jabarprov.go.id dan berdasarkan statistik kematian  bayi  di  Jawa  Barat.  Terdapat  27  data  dari total  601  data  yang  dikumpulkan  dari  tahun  2019 hingga  2021.Penelitian  ini  memberikan  kontribusi penting  dalam  mengevaluasi  dan  menganalisis kematian  bayi  berdasarkan klasterisasi  berbasis desa- desa  di  Jawa  Barat.  Metode  K-Means Clustering menjadi alat yang efektif dalam mengidentifikasi pola dan karakteristik yang terkait dengan tingginya angka kematian bayi di daerah tersebut. [7]
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fitra Rani  Klida  Afiani  pada  tahun  2018  dengan  judul "Penerapan  K-Means Clustering untuk  Mengetahui Varietas  Padi  Unggul  Produksi  Balai  Pengkajian Teknologi  Pertanian  Jawa  Timur",  penelitian  ini bertujuan  untuk  mempermudah  pengelompokan varietas  padi  unggul  menggunakan  metode  K-Means Clustering .  Penelitian  ini  memberikan  kontribusi dalam  mengelola  dan  memahami  pola  varietas  padi unggul dengan memanfaatkan teknologi Data Mining . Sistem  pendukung  keputusan  yang  dikembangkan menggunakan  metode  K-Means Clustering berhasil mengelompokkan  data  padi  menjadi  3  kelompok berdasarkan  kriteria-kriteria  penting.  Hasil  pengujian menunjukkan  tingkat  kesesuaian  yang  tinggi  antara perhitungan  manual  dengan  sistem,  serta  keakuratan yang  baik  dalam  membandingkan  hasil  dengan  data pakar. [8]

## 2.2. Data Mining
Data mining adalah  proses  mencari  pola  atau informasi  menarik  dalam  data  terpilih  dengan menggunakan  teknik  atau  metode  tertentu.  Tujuan utama dari data mining adalah untuk mengidentifikasi wawasan yang  dapat  membantu  pengambilan
keputusan, prediksi, dan analisis yang lebih baik dalam berbagai  bidang.  Proses  data mining melibatkan serangkaian  teknik  dan algoritma komputasional untuk mengurai data yang kompleks dan besar menjadi informasi  yang  lebih  mudah  dimengerti  dan berguna.[9]

## 2.3. Sistem Informasi Geografis
Sistem Informasi Geografis (SIG) adalah sistem informasi berbasis data keruangan yang merepresentasikan  objek  di  bumi.  SIG  merupakan sistem  komputer  yang  memungkinkan  penyimpanan, penambahan, dan  manipulasi  informasi geografis. Ini khususnya  mengelola  data  dengan  komponen  spasial seperti  pengelolaan  sumber  daya,  perancangan pembangunan,  kartografi,  dan  perencanaan  rute. Contohnya,  SIG  membantu  perencana  menghitung tanggap  darurat  saat  bencana  alam  terjadi,  juga membantu  menemukan  lokasi  atau  melindungi  lahan basah dari polusi.[10]

## 2.4. Data DTKS
Menurut  Kementerian  Sosial,  Data  Terpadu Kesejahteraan  Sosial  (DTKS),  sebelumnya  dikenal sebagai  Basis  Data  Terpadu  (BDT),  berisi  informasi mengenai status sosial, ekonomi, dan demografi 40% penduduk  Indonesia,  dihitung  mulai  dari  tingkat kesejahteraan  terendah.  Awalnya,  DTKS  dikelola secara  nasional  oleh  Tim  Nasional  Percepatan Penanggulangan  Kemiskinan  (TNP2K)  di  Kantor Sekretariat Wakil Presiden. Namun, sejak tahun 2017, pengelolaannya  diserahkan  kepada  Pusat  Data  dan
Teknologi Informasi Kesejahteraan Sosial (PUSDATIN-KESOS) Kementerian Sosial.
(puspensos.kemensos.go.id, 2021).
2.5. Metode K-Means
K-Means  merupakan  salah  satu  dari  beberapa metode clustering dengan cara kerja  mempartisi  data yang  ada  ke  dalam  bentuk  satu  atau  lebih cluster /kelompok. Pembagian data ke dalam cluster /kelompok pada metode ini menggunakan data dengan karakteristik  yang sama  yang dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama.
Berikut ini adalah langkah-langkah menghitung algoritma K-Means:
a. Tentukan jumlah k kluster.
b. Pilih titik Secara acak sebanyak k buah, di mana titik ini akan menjadi pusat centroid dari masing- masing kelompok cluster.
c. Hitung  jarak dan alokasikan  masing-masing data ke centroid rata-rata  terdekat  dengan  Rumus Euclidean distance.
d. Tentukan  centroid  baru  atau  rata-rata  data  yang ada di masing-masing cluster.
e. Apabila  masih  ada  data  yang  berpindah  klaster atau  nilai centroid masih  berubah,  ulangi perhitungan dari langkah ke-3.
Rumus  Euclidean  Distance  adalah  sebagai berikut:
𝑑(𝑥, 𝑦) = √(x1 − y1)² + (x2 − y2)²+. . +(xn − n) (1) Keterangan: 𝑑 ( 𝑥 , 𝑦 ) : Jarak Euclidean antara dua titik 𝑥 dan 𝑦 . 𝑥 1, 𝑥 2, ..., 𝑥𝑛 : Koordinat objek pertama (data) dalam setiap dimensi. 𝑦 1, 𝑦 2,  ..., 𝑦𝑛 :  Koordinat  centroid  (pusat  kluster) dalam setiap dimensi.
𝑛 : Jumlah dimensi atau atribut yang digunakan dalam perhitungan.[11]
3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Data-Data Terkait sistem
Dalam pengembangan sistem, terdapat beberapa data  yang  memiliki  kaitan  yang  penting.  Data  ini mencakup  informasi  yang  relevan  untuk  mengelola dan  mengoperasikan  sistem  dengan  baik.  Beberapa data yang terkait dengan kegiatan sistem meliputi: a. Data DTKS Tahun 2022: Data ini diberikan oleh Dinas Sosial Balikpapan dan mencakup informasi tentang  keluarga-keluarga  yang  termasuk  dalam kategori  miskin  atau  yang  dikenal  sebagai keluarga gakin (keluarga tidak mampu).
b. Variabel  Status  Kesejahteraan:  Dinas  Sosial Balikpapan  memberikan  variabel  ini  sebagai pengelompokan  untuk  menggambarkan  tingkat kesejahteraan keluarga. Variabel ini terdiri dari 3 cluster ,  yaitu  C1(sangat  miskin),C2(miskin),dan C3(hampir miskin).
c. Data  Geojson  Kota  Balikpapan:  Data  ini digunakan dalam konteks peta atau pemetaan.

## 3.2. Kebutuhan Fungsional Admin
Kebutuhan fungsional bagi admin mengacu pada serangkaian  proses,  layanan,  dan  tanggapan  yang harus  dimiliki  oleh  sistem  yang  dikelola  oleh  admin. Ini  mencakup  bagaimana  sistem  harus  berperilaku ketika menerima input tertentu dan bagaimana sistem beroperasi  dalam  berbagai  situasi.  Kebutuhan fungsional  admin  juga  mencakup  deskripsi  tentang interaksi  admin  dengan  sistem,  termasuk  tindakan yang dapat dilakukan oleh admin, fitur yang tersedia, serta  kemampuan  sistem  untuk  mengolah  dan menyajikan data kepada admin. Berikut ini merupakan kebutuhan fungsional admin website sistem informasi geografis pemetaan sebaran keluarga miskin:
a. Sistem  dapat  melakukan import data  keluarga miskin dari microsoft excel.
b. Sistem dapat mengelola data keluarga miskin.
c. Sistem  dapat  melakukan  pengelompokan  data keluarga  miskin  menggunakan  metode  k-means dan menampilkan hasilnya.
d. Sistem dapat mengelola data koordinat pada data kelurga miskin.

## 3.3. Kebutuhan Fungsional User
Kebutuhan  fungsional  bagi  pengguna  mengacu pada  serangkaian  fitur,  layanan,  dan  interaksi  yang harus  dimiliki  oleh  sistem  agar  pengguna  dapat berinteraksi  dengan  sistem  secara  efektif.  Ini
mencakup bagaimana sistem merespons aksi dan input dari  pengguna  serta  bagaimana  sistem  berperilaku dalam  berbagai  situasi  yang  melibatkan  pengguna. Kebutuhan  fungsional  pengguna  juga  mencakup deskripsi tentang tindakan yang dapat dilakukan oleh pengguna,  fitur  yang  tersedia  untuk  mereka,  dan kemampuan  sistem  dalam  mengolah  data  dan menyajikan  informasi  kepada  pengguna.  Berikut  ini merupakan kebutuhan fungsional user website sistem informasi  geografis  pemetaan  sebaran  keluarga miskin:
a. Sistem  dapat  menampilkan  map  berisi  informasi sebaran  data  keluarga  miskin  tiap  daerah  per kelurahan  di  kota  balikpapan  berdasarkan clusternya.
b. Sistem dapat menampilkan  jumlah data keluarga miskin tiap kelurahan berdasarkan klusternya.

## 3.4. Use Case Diagram

## Gambar 1. use case diagram
Pada Gambar 1, di atas merupakan use case diagram sistem informasi geografis pemetaan sebaran keluarga miskin, adapun penjelasannya sebagai berikut ini:
a. User :  Orang  yang  dapat  mengakses  atau menggunakan website dengan  menu  map  dan data.
b. Admin:  Orang  yang  dapat  mengakses  halaman admin  website yang  digunakan  mengelola  data Gakin dan data Hasil.
c. Login:  menu  yang  digunakan  untuk  mengakses menu dashboard sehingga  admin  di  wajibkan untuk melalui proses login.
d. Data:  menu  yang digunakan untuk menampilkan informasi  jumlah data seperti  jumlah kecamatan, jumlah keluarga gakin yang terdaftar dll.
e. Map :  menu  yang  digunakan  untuk  menampilkan titik-titik sebaran keluarga miskin pada map kota balikpapan.
f. Gakin:  menu  yang  digunakan  untuk  mengelola data  keluarga  miskin(gakin)  dan  terdapat  juga tombol  untuk  melakukan  pengelompokan  data tersebut.
g. Hasil: Menu digunakan untuk menampilkan hasil pengelompokan cluster pada  menu  gakin  dan menambahkan titik koordinat.

## 3.5. Database Tabel users
Tabel 1. Users Nama kolom  Tipe data Keterangan id (Primary) bigint(20) Nomor data pada tabel users yang bersifat unik dan tidak akan sama name varchar(255) Nama admin yang digunakan untuk login email (Index)  varchar(255) Nama email yang digunakan untuk login password varchar(255) Password admin yang digunakan untuk login
Pada  tabel  1  digunakan  untuk  menyimpan  data admin yang digunakan untuk login ke halaman admin untuk  mengakes  halaman  admin  berupa  menu dashboard, gakin, dan hasil.

## 3.6. Database Tabel Gakin
Tabel 2. Gakin Nama kolom  Tipe data Keterangan id (Primary) bigint(20) Nomor data pada tabel gakin yang bersifat unik dan tidak akan sama IDBDT bigint(20) Nomor data basis data terpadu KDPROP int(11) Kode provinsi KDKAB int(11) Kode kabupaten KDKEC varchar(255)  Nama kecamatan KDDESA varchar(255)  Nama desa Alamat varchar(255)  Alamat
Nama_SLS  varchar(255) Nomor satuan lingkukan setempat Nama_KRT  varchar(255)  Nama ketua RT Jumlah_ART int(11) Jumlah Anggota keluarga Jumlah_Kelua rga int(11) Jumlah keluarga sta_bangunan int(11) Status bangunan sta_lahan int(11) Status lahan luas_lantai int(11) Luas lantai rumah lantai int(11) Jenis lantai rumah dinding int(11) Jenis dinding rumah kondisi_dindi ng int(11) Kondisi dinding rumah atap int(11) Jenis atap rumah kondisi_atap int(11) Kondisi atap rumah jumlah_kamar int(11) Jumlah kamar rumah sumber_airmi num int(11) Sumber air minum nomor_meter_ air varchar(255)  Nomor Pelanggan PDAM cara_peroleh_ airminum int(11) Cara memperoleh air minum sumber_pener angan int(11) Sumber penerangan rumah daya int(11) Jenis daya listrik terpasang dirumah nomor_pln  varchar(255)  Nomor langganan pln bb_masak int(255) Jenis bahan bakar untuk memasak nomor_gas  varchar(255)  Nomor Pelanggan gas fasbab int(11) Jenis fasilitas tempat buang air besar
Nama kolom  Tipe data Keterangan kloset int(11) Jenis kloset buang_tinja int(11) Jenis Tempat pembuangan akhir tinja ada_tabung_g as int(11) Ada atau tidaknya  tabung gas
Pada tabel 2 digunakan admin untuk mengelola data gakin seperti impor t data, crud dan melakukan hitung kmeans.

## 3.7. Database Tabel Tbgakin
Tabel 3. Tbgakin
Nama kolom Tipe data Keterangan id (Primary) bigint(20)  Penomoran data gakin_id Index bigint(20)  Id dari tabel gakin koordinat varchar (255) Titik koordinat  dari data keluarga miskin yang terdiri dari latitude dan longitude Pada tabel 3 digunakan admin untuk menambahkan  koordinat  setelah  menghitung  hasil perhitungan kmeans.

## 3.8. Flowchart Sistem

## Gambar 2. Flowchart
Pada  Gambar  2,  terdapat  alur  program  untuk menampilkan  halaman  utama.  Ketika  pengguna mengakses menu “ Map ”, maka akan ditampilkan peta sebaran  keluarga  miskin  beserta  keterangannya. Selanjutnya, jika pengguna mengakses menu “Data”, akan  ditampilkan  jumlah  data  yang  telah  dikelola. Kemudian,  terdapat  menu  “ Login ”  yang  digunakan oleh admin untuk login. Jika admin mengakses menu “ Dashboard ”,  akan  ditampilkan  jumlah  data  yang telah  dikelola.  Selanjutnya,  jika  admin  mengakses
menu "Gakin", admin dapat melakukan proses CRUD, import data dari file Excel, serta menghitung k-means pada keluarga miskin. Proses ini melibatkan database , dan  hasilnya  akan  ditampilkan  pada  menu  “Hasil”. Admin juga dapat menambahkan data koordinat yang kemudian disimpan di database dan akan ditampilkan pada menu “ Map ” pada halaman pengguna.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Membuat Halaman Landing Page
Gambar 3. Landing Page
Pada  Gambar  3,  terdapat  halaman landing page yang  akan  ditampilkan  saat  pertama  kali pengguna  mengakses  situs  ini.  Di  sini  terdapat penjelasan  mengenai  tujuan  dari  situs  web  ini  serta menu yang ada di website ini.

## 4.2. Membuat Menu Map

## Gambar 4. Menu Map
Pada Gambar 4, terdapat sebuah menu peta yang digunakan  oleh  pengguna  untuk  melihat  daerah  di Balikpapan  beserta  hasil  pengelompokan  data keluarga miskin setiap kelurahan dalam peta tersebut. Setiap data keluarga miskin ditampilkan dalam bentuk penanda  ( marker )  yang  dikelompokkan  menjadi merah untuk C1, kuning untuk C2, dan hijau untuk C3. Ketika ikon marker ditekan pada salah satu data, detail informasi dari setiap data tersebut akan ditampilkan.

## 4.3. Membuat Menu Data
Pada  Gambar  5,  terdapat  menu  data  yang memungkinkan  pengguna  untuk  melihat  jumlah  data keluarga  miskin  yang  telah  dikelola  oleh admin . Informasi  tersebut  disajikan  berdasarkan  jumlah keseluruhan data keluarga miskin serta jumlah data per kluster  C1,  C2,  dan  C3  di  setiap  kelurahan  di Balikpapan.  Pengguna  dapat  menggunakan  menu  ini untuk  mendapatkan  gambaran  tentang  distribusi  data keluarga  miskin  dalam  kelurahan-kelurahan  di Balikpapan  dan  melihat  seberapa  banyak  data  yang dalam masing-masing kluster C1, C2, dan C3.

## Gambar 5. Menu Data

## 4.4. Membuat Menu Gakin
Terdapat  beberapa  fitur  yang  tersedia  di  dalam menu ini:
a. Fitur CRUD ( Create, Read, Update, Delete ): Fitur ini memungkinkan admin untuk melakukan operasi dasar pada data keluarga miskin, yaitu:
 Create : Menambahkan data keluarga miskin baru ke dalam sistem.
 Read :  Melihat data keluarga miskin yang telah terdaftar di dalam sistem.
 Update : memperbarui data keluarga miskin yang sudah ada.
 Delete : Menghapus data keluarga miskin dari sistem.
b. Fitur Import Excel:  Fitur  ini  digunakan  untuk mengunggah file excel  yang  berisi  data  keluarga
miskin  ke  dalam  sistem.  Dengan  menggunakan fitur ini, admin dapat dengan  mudah  mengimpor banyak  data  sekaligus  ke  dalam database tanpa harus memasukkan secara manual satu per satu.
c. Fitur  Hitung Cluste r:  Fitur  ini  digunakan  untuk mengelompokkan data keluarga miskin ke dalam kluster  yang  telah  ditentukan  sebelumnya  (C1, C2, dan C3). Proses pengelompokan ini mungkin didasarkan pada metode k-means, untuk menentukan  kelompok  yang  paling  sesuai berdasarkan  karakteristik  data  keluarga  miskin yang ada.
d. Fitur Export data:  Fitur  ini  digunakan  untuk menguduh file data gakin  yang telah di  masukan ke  dalam  sistem  dalam  berbagai  format  seperti copy, csv, excel , pdf dan print.

## 4.5. Membuat Menu Hasil
Gambar 6. Menu Hasil
Pada  gambar  6,  terdapat  terdapat  menu  “Hasil” yang  menampilkan  hasil  perhitungan  dari  “Hitung Clustering ” yang sebelumnya telah dilakukan di menu Gakin.  Selain  itu,  pada  menu  “Hasil”  juga  terdapat fitur  untuk  menambahkan  titik  koordinat  hasil  yang akan  digunakan  untuk  menampilkan  data  pada  menu map di halaman pengguna.

## 4.6. Pengujian Blackbox
Tabel 4. Pengujian blackbox No Sistem Yang di uji Hasil yang di harapkan Hasil Pengujian Keterang an 1. Halaman map Sistem menampilkan titik koordinat sebaran keluarga miskin beserta keteranganya Sesuai Berhasil 2. Halaman data Sistem menampilkan jumlah data mengenai keluarga miskin Sesuai Berhasil 3. Halaman Login Sistem menampilkan form halaman login Sesuai Berhasil 4. Melakukan Login dengan akun tidak terdaftar Gagal terjadi kesalahan user atau password salah kemudian tetap di arahkan ke halaman login Sesuai berhasil 5. Login dengan akun admin Login dengan akun admin Sistem menampilk an pesan suskses berhasil login kemudian akan di arahkan halaman dashboard admin. Sesuai berhasil 6. Halaman dashboard admin Sistem Menampilk an jumlah data keluarga miskin,jum lah tiap cluster Sesuai Berhasil 7. Halaman gakin admin Halaman gakin admin Sistem dapat Mengelola data keluarga miskin menggunak an crud, import data menggunak an excel dan melakukan hitung kmeans Sesuai berhasil 8. Halaman hasil Halaman hasil Sistem dapat menambah kan titik koordinat untuk dapat menampilkan data keluarga miskin berupa marker pada map Sesuai berhasil Sesuai berhasil Berdasarkan  tabel  4  pengujian  Sistem  yang dilakukan menggunakan pengujian blackbox dapat di
ambil  kesimpulan  bahwa  program  sudah  berjalan dengan sesuai.

## 4.7. Pengujian User
Tabel 5 Pengujian User No Pertanyaan TS S ST 1. Website SIG sebaran keluarga miskin memiliki tampilan yang menarik 3 (12,5 %) 9 (37,5 %) 12 (50 %) 2. Menu maps dapat berjalan dengan baik dan menampilkan informasi data keluarga miskin 1 (4,2%) 12 (50%) 11 (45,8%) 3. Menu data dapat menampilkan data pengelompokan (kluster) keluarga miskin tiap Kelurahan Kota Balikpapan. 3 (12,5%) 8 (33,3%) 13 (54,2%) 4. Menu data dapat menampilkan data pengelompokan (kluster) keluarga miskin tiap Kelurahan Kota Balikpapan. 2 (8,3%) 11(45,8%) 11(45,8%) Jumlah rata-rata 37,5 % 166,6 % 195,8 %
Keterangan : SS : Sangat Setuju  S : Setuju  TS : Tidak Setuju
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  Tabel  5, kesimpulan  yang  dapat  diambil  adalah  mayoritas responden  menyatakan  sangat  setuju  terhadap kesesuaian  kebutuhan  sistem  dengan  pengguna, kemudahan  penggunaan  sistem,  dan  semua  fungsi sistem. Dengan kata lain, mayoritas pengguna menilai aplikasi yang dikembangkan sudah baik.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  implementasi  dan  pengujian,  metode  k- means sukses mengelompokkan data keluarga miskin berdasarkan  lokasi,  mempermudah  alokasi  bantuan melalui  peta.  Pengujian website dengan  metode blackbox menunjukkan  fitur  berjalan  baik.  Survei  24 responden mengindikasikan tingkat persetujuan positif terhadap program, dengan rata-rata 166,6% setuju dan 195,8%  sangat  setuju.  Saran  meliputi  eksplorasi metode machine  learning lain  dan  pengembangan visualisasi interaktif dalam Sistem Informasi Geografis untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan informasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Refiza,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive Weighting,” Indones. J. Comput. Inf. Technol. , vol.  4,  no.  2,  pp.  96–103,  2019,  [Online]. Available: https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ijcit /article/viewFile/426/324%0Ahttp://ejournal.b si.ac.id/ejurnal/index.php/ijcit/article/downloa d/426/324
[2] F. Amelia, I. Iskandar, S. Kurnia Gusti, and E. Haerani,  “KREA-TIF:  JURNAL  TEKNIK INFORMATIKA  Clustering  Keluarga  Miskin Desa  Bina  Baru  dengan  Metode  K-Medoids,” vol.  11,  no.  1,  pp.  1–13,  2023,  doi: 10.32832/krea-tif.v11i1.14104.
[3] A.  R.  Utami  and  Afriyudi,  “Penerapan  Data Mining  Untuk  Clustering  Data  Penduduk Miskin  Menggunakan  Algoritma  Hardc-Mean Dengan  Rapid  Miner,” Bina  Darma  Conf. Comput. Sci. , pp. 312–320, 2021.
[4] J.  Stenica  Hariyono,  H.  Zulfia  Zahro`,  and  R. Primaswara,  “Perancangan  Sistem  Informasi Geografis  Hasil  Produksi  Pertanian  Bawang Merah  Di  Kabupaten  Nganjuk  Menggunakan Metode  K-Means,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.
Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 487–494, 2021, doi: 10.36040/jati.v5i2.3737.
[5] M. Fat al Ghozali, S.  Achmadi, and H. Zulfia Zahro’,  “Pemanfaatan  Sistem  Informasi Geografis  Untuk  Pemetaan  Sekolah  Sma/Smk Di Kota Malang Berbasis  Web,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 230–238, 2020, doi: 10.36040/jati.v4i2.2690.
[6] B.  D.  Mudzakkir,  “Pengelompokan  Data Penjualan  Produk  Pada  Pt  Advanta  Seeds Indonesia Menggunakan Metode K-Means,” J. Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  34–40, 2018.
[7] A.  Pujianti,  S.  Tinggi,  M.  Informatika,  D. Mining,  N.  Qisthi,  and  Y.  Andriyana, “IMPLEMENTASI DATA MINING
MENGGUNAKAN  METODE  K-MEANS
CLUSTERING  UNTUK  MENENTUKAN STATUS KEMATIAN BAYI DI JAWA,” vol. 7, no. 1, pp. 459–463, 2023.
[8] F.  Rani  and  K.  Afiani,  “Penerapan  K-Means Clustering  Untuk  Mengetahui  Varietas  Padi Unggul  Produksi  Balai  Pengkajian  Teknologi Pertanian  Jawa  Timur,” J.  Mhs.  Tek.  Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 336–343, 2018.
[9] N.  Damanik  and  M.  Sigiro,  “Penerapan  Data Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering  Pada  Penerimaan  Mahasiswa  Baru Sebagai  Metode  Promosi,” J.  Tek.  Inform. Komput. Univers. , vol. 4, no. 2, p. 158, 2021.
[10] R.  A.  Putra,  “Sistem  Informasi  Geografis Backpacker Di Kota Malang Berbasis Android,”  vol.  1,  no.  1,  p.  3,  2018,  [Online].
Available:
https://books.google.co.id/books?id=ui1LDw AAQBAJ&printsec=frontcover&dq=sistem+i nformasi++geografis+adalah&hl=id&sa=X&v ed=0ahUKEwjSo9Gg77reAhWKs48KHZfKA roQ6AEIKTAA#v=onepage&q&f=false
[11] E.  Harpendi  Bara,  Y.  Agus  Pranoto,  and  F.  . Ariwibisono,  “Pengelompokan  Data  Obat Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering Pada Upt Puskesmas Kondoran Kec. Sangalla’,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. , vol.  4,  no.  2,  pp.  92–97,  2020,  doi: 10.36040/jati.v4i2.2720.