## KLASTERISASI PENGELUARAN KAS DI DESA PAMENGKANG MENGGUNAKAN METODE K-MEANS
Indri Setianingsih 1 , Irfan Ali 2
1 Program Studi Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon
2 Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon, Indonesia
Indrisetianingsih935@gmail.com

## ABSTRAK
Sistem  pengeluaran  kas  adalah  sistem  pencatatan  yang  diciptakan  untuk  mengoperasikan  kegiatan pengeluaran  kas  dengan  menggunakan  cek  atau  tunai  yang  dikenakan  untuk  aktivitas  bisnis  umum  dan Pengeluaran Desa adalah uang yang keluar dari rekening kas desa.Masih ada masalah yang dihadapi pada Kantor Desa Pamengkang dalam pengeluaran  kas adalah  sering terjadi kesalahan dalam perhitungan pengeluaran  kas, pencatatan barang masuk belum dikelola secara teratur sehingga masih terjadi ketidaksesuaian data yang ada, oleh karena  itu  berpengaruh  dalam  pembuatan  laporan  pengeluaran  kas  sehingga  membutuhkan  waktu  yang lama.Tujuannya untuk menentukan Klasterisasi Desa atau pengelompokan data pengeluaran desa menggunakan metode K-Means pada pengeluaran Desa. K-Means ditentukan bedasarkan jumlah data pengeluaran Desa yaitu 142 data.Pengelompokan K-Menas adalah jenis pembelajaran tanpa pengawasan, yang digunkan ketika memlki data yang tidak berlabel (yaitu, data tanpa kategori atau group yang ditentukan), Prinsip dasar K-Means adalah untuk  mengekstraksi  prototipe  K  atau  pusat  massa  (centroid)  dari  sekumpulan  data  yang  terus  bervariasi. Dokumen akan menjalani preprocessing lebih lanjut sebelum algoritma K-Means diterapkan. Dokumen tersebut kemudian  direpresentasikan  sebagai  vektor  dengan  istilah  yang  terkait  dengan  nomor  yang  relevan.Hasil  Data yang diambil dari Pengeluaran Kas Kantor Desa Pamengkang menggunakan model K-Means menghasilkan nilai davies boulding index yaitu 0,012 dan cluster 1 mengahasilkan 0,014 sedangkan cluster 2 menghasilkan 0,017 dan cluster 3 menghasilkan nilai 0,027 jadi cluster 1 yang mendekati cluster 0.
Kata kunci : Data Mining, Algoritma K-Means, Klasterisasi, Pengeluaran Desa

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  Pengeluaran  kas  adalah  pencatatan  yang dikembangkan untuk mengoperasikan prosedur pengeluaran kas dengan menggunakan cek atau tunai yang  biasa  digunakan  untuk  kegiatan  bisnis  sehari- hari.  Pencatatan,  pengelompokan,  perangkuman transaksi  dan  aktivitas  keuangan  berupa  sistem akuntansi Pengeluaran kas merupakan suatu rangkaian proses  secara  manual  atau  komputerisasi  untuk mempertanggung jawabkan [1].
Dalam  UU  No  6  Tahun  2014  Pasal  71  Ayat  1 Menyatakan,  Keuangan  Desa  adalah  semua  hak  dan kewajiban  Desa  yang  bisa  diilai  dengan  uang  serta segala  sesuatu  berupa  uang  dan  barang  yang berhubungan dengan pelkasanaan hak dan  kewajiban Sebaliknya,  ayat  dua  menyebutkan  "Hak"  dan "Kewajiban",  sebagaimana  ayat  satu  menyebutkan "pendapatan,  belanja,  pembiayaan,  dan  pengelolaan Keuangan Desa" [2].
Sangat  penting  untuk  memiliki  hierarki  tempat kerja untuk mengatur dan memantau semua aktivitas, apakah  itu  operasional  atau  non-operasional.  Dengan adanya sistem Klasterisasi di dalam kantor, diharapkan seluruh operasional kantor dapat berjalan dengan baik, terutama  yang  menyangkut  penanganan  kas.Karena struktur  kas  yang  sederhana  dan  mudah  digunakan, perlu  ada  pengklasifikasi  yang  sesuai  agar  operasi dapat dilakukan dan uang dapat digunakan di kas yang
sebenarnya  ditujukan  untuk  modifikasi  sistem pengeluaran kantor.
Menurut  artikel  Aidil  Fitriansyah  dari  Jurnal Hanggara  Bima  Pramesti  dengan  judul  “Klasterisasi Data Unsupervised Menggunakan Metode K-Means,”
Sebelum  melakukan  klasterisasi  dokumen,  akan dilakukan pembobotan kata menggunakan text mining dan term frequency-inverse document frequency (TF- IDF).  Metode  yang  dipilih  adalah  K-Means,  yaitu teknik  untuk  klasterisasi  tanpa  pengawasan  dengan kekokohan  terhadap  kesamaan  jarak  menggunakan cosine similarity dan pemilihan centroid untuk klaster awal  yang  telah  dikembangkan  menggunakan  K- Means  yang  ditingkatkan,  yang  menggabungkan metode  optimasi  untuk  jarak  dan  kepadatan  .  Hasil akhir  klasterisasi  menggunakan  73  data  teks  dengan judul  “Skripsi  Mahasiswa”  menghasilkan  total  satu klaster  dengan  masing-masing  partisipan  memiliki tingkat kesamaan yang tinggi yang dapat diamati [3].
Dalam  pengeluaran  masih  ada  masalah  yang dihadapi  pada  Kantor  Desa  Pamengkang  khususnya pengeluaran  kas  adalah  yang  masih  sering  terjadi kesalahan  dalam  perhitungan  pengeluaran  dan memiliki data yang tidak teratur sehingga terjadi tidak sesuaian data  yang ada. Oleh  karena  itu berpengaruh dalam  pembuatan  laporan  pengeluaran  kas  sehingga membutuhkan waktu yang lama.
Hasil  yang  diharapkan  sesuai  dengan  berupa pengelompokan pengeluaran dana desa terpisah secara terwujud.
Bedasarkan  pokok  permasalahan,  yaitu  ingin mengetahui bagaimana mengelompokan data pengeluaran kas dengan metode K-Means pada Kantor Desa Pamengkang dari penerapan algoritma K-Means Clustering  pengeluaran  kas  Desa  Pamengkang  yaitu, sulitnya  memahami  beberapa  pengeluaran  kas  desa yang  tidak  pernah  merasa  cukup  sedangkan  kas  desa tidak  memadai  kebutuhan  desa  tersebut,  maka menggusulkan  untuk  menggelompokan  beberapa pengeluaran kas desa dalam satu tahun di  Kantor Desa Pamengkang.
Diliat dari sisi perencanaan keuangan memerlukan  tujuan  keuangan  yang  jelas  dan melakukan pencatatan pengeluaran secara rutin harian, sejak mulainya membeli barang-barang yang dibutuhkan oleh Desa Pamengkang dengan menyusun anggaran pengeluaran secara konsisten.
Dengan  menggunakan  metode  K-Means  ini  di harapkan  dapat  membantu  kantor  dalam  menentukan pengeluaran  kas.  Dapat  memperoleh  pengelompokan lebih cepat pada data yang ada  di kantor, efektif dan efisien sehingga dapat menunjang proses pengambilan keputusan dan membantu kelancaran operasi kerja.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Pengertian Pengeluaran Kas Desa
Pembayaran tunai adalah tugas rutin untuk setiap Kantor. Uang yang digunakan oleh Kantor digunakan untuk  hal-hal  seperti  nota,  karyawan,  dan  pinjaman lainnya. Pendistribusian barang dan jasa kepada kantor lain dan penagihan pembayaran adalah dua aspek dari sistem  pembayaran  tunai.  Tunai  internal  disiapkan menggunakan  cek  yang  sangat  mendasar.  Cek  dapat digunakan dalam jumlah yang lebih kecil, namun tidak dapat digunakan dengan jumlah tuna yang relatif kecil. Selain  itu,  ada  delapan  tugas  utama  dalam  kaidah penulisan, yaitu:
a.  Memesan bahan, persediaan dan pelayanan. b.  Dapatkan bahan, peralatan, dan layanan.
c.  Menyetujui elemen pemasak.
d.  Pencairan tunai.
Sistem  pembayaran  tunai  merupakan  kegiatan perdagangan yang mengurangi dana kas Kantor, mulai dari  pemesanan  hingga  persetujuan  faktor  pemasuk hingga transaksi pembayaran [4].

## 2.2.  Pengertian Metode K-Means
K-Means adalah algoritma yang umum digunakan  untuk  pengelompokan  dokumen.Prinsip dasar K-Means adalah untuk mengekstraksi prototipe K  atau  pusat  massa  (centroid)  dari  sekumpulan  data yang terus bervariasi.
Dokumen  akan  menjalani  preprocessing  lebih lanjut  sebelum  algoritma  K-Means  diterapkan. Dokumen tersebut kemudian direpresentasikan sebagai  vektor  dengan  istilah  yang  terkait  dengan nomor yang relevan.
Algoritma  K-Means  merupakan  algoritma  yang membutuhkan  input  parameter  sebanyak  k  dan membagi  kumpulan  n  objek  ke  dalam  k  cluster sehingga  tingkat  kemiripan  antar  anggota  dalam  satu cluster  tinggi  sedangkan  tingkat  kemiripan  dengan anggota  pada  cluster  lain  sangat  rendah.  Kemiripan anggota  terhadap  cluster  diukur  dengan  kedekatan objek  terhadap  nilai  rata-rata  pada  cluster  atau  dapat disebut sebagai centroid cluster.
Algoritma K-Means
a.  Tentukan  jumlah  cluster  (K),  tetapkan  pusat cluster sembarang.
b.  Hitung jarak setiap data ke pusat cluster.
c.  Kelompokkan data ke dalam cluster yang dengan jarak yang paling pendek.
d.  Hitung pusat cluster.
Ulangi  langkah  2-4  hingga  sudah  tidak  ada  lagi data yang berpindah ke cluster yang lain.

## 2.3.  Data  Mining  dan  Knowledge  Discovery  in Database (KDD)
Data  mining  adalah  proses  yang  menggunakan matematika, statistik, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin untuk menemukan dan mengklasifikasikan  informasi  dan  pengetahuan  yang berguna dari berbagai database besar [5].
Knowledge  Discovery  in  Databases  (KDD) adalah  sebuah  proses  yang  mencari  pengetahuan dalam sejumlah besar data; itu sering disebut sebagai penambangan  data.  KKD  merupakan  proses  yang diselenggarakan  untuk  mengidentifikasi  pola-pola yang  valid,  bermanfaat,  dan  mudah  dipahami  dari kumpulan data yang besar dan kompleks [6].

## 2.4. RapidMiner
RapidMiner  merupakan  sebuah  tool  yang  dapat digunakan  untuk  membantu  menyelesaikan  masalah prediksi,  proses  data  mining  dan  text  mining.  Pada aplikasi RapidMiner tersedia berbagai macam operator data mining termasuk operator untuk melakukan input, output, data preproccesing dan lain-lain.

## 3. METODE PENELITIAN
Sumber data dalam penelitian ini bersumber dari Kantor Desa Pamengkang. Data set yang diambil yaitu data  pengeluaran  kas  pada  tahun  2021.  Jumlah  data dari data set tersebut sebanyak 142 data. Diambil pada 2 januari 2023 di Kantor Desa Pamengkang.
Jenis  data  dalam  penelitian  ini  adalah  data primer.  Data  primer  ini    adalah  diperoleh  secara langsung    dariKantor  Desa  Pamengkang  bentuk  data ini  adalah  data  pengeluaran  kas  desa  yang  diperoleh pada tahun 2021.
Peneliti ini merupakan penelitian terapan adalah penelitian bertujuan untuk menerapkan dan kemampuan pemecahan masalah praktis dari pengeluaran  kas  menggunakan  aplikasi  data  mining dengan  metode  K-Means  pada  kegiatan  sehari  hari yang  berkaitan  dengan  pengeluaran  kas  di  Desa Pamengkang.
Dalam  proses  mewujudkan  tujuan  yang  dituju oleh  tahapan  KDD,  tujuan  dari  proses  KDD  adalah untuk  menggali  potensi  informasi  yang  diambil  dari basis  data,  yang  kemudian  akan  dieksplorasi  dan dianalisis  serta  divisualisasikan  menggunakan  pola sehingga mudah dipahami Pengguna.
Tahapan  KDD  terbagi  menjadi  5  proses  utama Berikut adalah penjelasan untuk tahapan KDD : a. Data Selection Data  catatan  operasional  harus  dibuat  sebelum tahap  penambangan  informasi  dimulai  di  KDD. Data  yang  dipilih  untuk  digunakan  dalam  proses penambangan  data  disimpan  dalam  file  terpisah dari basis data operasional.
b. Pre-processing/Cleaning
Sebelum  melakukan  proses  data  mining,  Anda perlu  melakukan  proses  pembersihan  data  yang menjadi fokus KDD. Proses pembersihan meliputi penghapusan data duplikat, pengecekan data yang tidak konsisten, dan perbaikan kesalahan pada data seperti kesalahan cetak (tipografi).
c. Transformation Transformation  ini  yang  dilakukan  adalah mentransformasikanbentuk  data  yang  belum memiliki  entitas  yang  jelas  kedalam  bentuk datayang  valid  atau  siap  untuk  dilakukan  proses Data Mining.
d. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  pencarian  pola  dan informasi yang menarik pada data terpilih dengan menggunakan teknik dan metode tertentu. Teknik, metode,  atau  algoritma  penambangan  data  sangat berbeda.
e. Interpretasi/ Evaluasi Pola  informasi  dari  proses  data  mining  harus disajikan dalam format yang mudah dipahami oleh pemangku kepentingan. Fase ini adalah bagian dari proses  KDD-nya  yang  disebut  Interpretasi.  Pada tahap  ini  dilakukan  pengujian  apakah  pola  dan informasi  yang  ditemukan  bertentangan  dengan hipotesis yang ada.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 1. Pre-Processing Berikut  hasil  penerapan  data  selection  pada metode  Knowledge  Discovery  in  Databases  (KDD) dan  algoritma  Neural  Network menggunakan RapidMiner,
Proses pre-processing dilakukan sebagai pembersihan  data  atau  yang  bersifat  polynominal, kemudian  mengubah  attribute  menggunakan  subset seperti  gambar  dibawah  ini  yang  menunjukan  proses pemilihan attribute
Gambar 2. Select Attribute Dengan  menggunakan  select  attribute  dapat digunakan  untuk  mengurangi  ukuran data  set dengan membatasi  jumlah  attribute  pada  tugas  akhir.  Data tersebut  akan  diubah  menjadi  numerical  dengan menggunakan  operator  nominal  to  numerical  seperti gambar dibawah ini
Gambar 3. Operator Nominal to Numerical Setelah  diubah  menggunakan  operator  nominal to  numerical  selanjutnya  menggunakan  operator normallize yang di subset digunakan untuk menskalakan nilai agar cocok dalam rentang tertentu. Seperti  gambar  dibawah  ini  menujukan  proses operator normallize
Gambar 4. Operator Normallize Pada  proses  ini  seluruh  data  operasional menghasilkan  data  pengelompokan  atributte  yang digunakan  untuk  proses  transformation  data  mining, dengan  atributte  tanggal,  kategori,  unit  dan  jumlah. Data transformasi dilakukan untuk mengubah tipe data yang  dibutuhkan  dalam  proses  data  mining  seperti gambar dibawah ini:
Gambar 5. Proses Transformation
Bedasarkan hasil penerapan proses ini menggunakan  RapidMiner  maka  menghasilkan  nilai Performance Vector seperti gambar berikut:
Gambar 6. Hasil Perfomence Vector
Pada proses data mining di RapidMiner mengacu kepada  representasi  hasil  data  bentuk  visual  seperti, grafik,  plot,  dan  tabel.  Dalam  tugas  akhir  ini menggunakan bubble seperti gambar berikut:
Gambar 7. Hasil Visualization
Gambar 8. Model Data Mining
Bedasarkan  semua  gambar  diatas  bahwa menerapkan  model  k-means  dibutuhkan  aplikasi RapidMiner  10.1  dengan  operator  sebagai  berikut Retrive,  Select  Attribute,  Nominal  to  Numerical, Normallize, Clustering dan Perfomance.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  pada  penelitian  ini  bedasarkan  dari data  yang  sudah  dikelola,  menggunakan  RapidMiner berbagai  teknik  dalam  memberikan  wawasan  kepada pengguna  sehingga  membuat  keputusan  yang  paling baik. Menjelaskan data yang diambil dari pengeluaran kas Kantor Desa Pamengkang menggunakan model K- Means menghasilkan nilai davies boulding index yaitu 0,012  dan  cluster  1  mengahasilkan  0,014  sedangkan cluster 2 menghasilkan 0,017 dan cluster 2menghasilkan nilai 0,027 jadi cluster  yang mendekati cluster 0.
Saran yang bisa Penulis sampaikan mengacu dari kesimpulan diatas adalah sebagai berikut: Penggunaan suatu  K-Means  didasarkan  kepada  kebutuhan informasi yang ingin didapat, sehingga nilai informasi lebih akurat. Melakukan perbandingan terhadap hasil data  mining  yang  satu  dengan  yang  lainnya  untuk mendapatkan perbandingan mana algoritma lebih baik untuk ditetapkan.  Melakukan pengecekan data pengeluran kas dengan jumlah nota yang dikasih saat pembeliian barang supaya tidak terjadinya keselisihan antara data dan jumlah nota.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L.  T.  Akhir,  “BADAN  PERENCANAAN PEMBANGUNAN  DAERAH  (  BAPPEDA  ) KOTA MAGELANG BADAN PERENCANAAN PEMBANGUNAN
DAERAH ( BAPPEDA ) KOTA MAGELANG,” 2022.
[2] M.  Moghtaderi,  M.  Saffarinia,  H.  Zare,  and  A. Alipour, “ تبثه ر ی دزک زب تبه ی ها ی بهردذ ی ِ تسب شخبزثا ی زب زگ ذهآربکدَخ ی سبسحا َ کربپ ی س بی ىاربو ب  ْ  ت یی ى رذتقه ی ه ی ب 1 * ، ربفص ی جه ی ذ ‫ً ی ب 2 عراس سح ی ي ، 3 لع ی ذوحا ، رَپ 4 ,” Q. J. Heal. Psychol., vol. 8, no. 32 , 92,  2020,  [Online].  Available: – pp.  73
http://hpj.journals.pnu.ac.ir/article_6498.html . [3] H. B. Pramesti, “Klasterisasi Data Unsupervised Menggunakan Metode K-Means,” Repository.Unri.Ac.Id, 2020, [Online]. Available: https://repository.unri.ac.id/handle/123456789/9 971%0Ahttps://repository.unri.ac.id/bitstream/h andle/123456789/9971/Hanggara Bima Pramesti_compressed.pdf?sequence=1&isAllow ed=y.
[4] U.  Pahlawan,  T.  Tambusai,  D.  Perwitasari,  and A. Fatayan, “Jurnal Pendidikan dan Konseling di Sekolah  Dasar  Islam,”  vol.  4,  pp.  2556–2560, 2022.
[5] Anggada  Maulana,  “Konsep  Dasar  Data Mining,”  Konsep  Data  Min.,  vol.  1,  pp.  1–16, 2018.
[6] I.  S.  Melati,  L.  Linawati,  and  I.  A.  .  Giriantari, “Knowledge  Discovery  Data  Akademik  Untuk Prediksi  Pengunduran  Diri  Calon  Mahasiswa,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro, vol. 17, no. 3, p. 325, 2018, doi: 10.24843/mite.2018.v17i03.p04