## Penerapan Data Mining Untuk Klasterisasi Tingkat Kemiskinan Berdasarkan Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS)
Muhammad Ihza Zuhendra 1 , Rahmad Hidayat 2* , Hendrawaty 3
1,2,3 Teknologi Informasi dan Komputer, Teknik Informatika, Politeknik Negeri Lhokseumawe, Lhokseumawe, Indonesia
Email: 1 muhammadihza2001@gmail.com, 2* rahmad_hidayat@pnl.ac.id, hendrawaty@pnl.ac.id (* : corresponding author)

## Abstrak
Tingkat  kemiskinan  menjadi  nilai  yang  mempengaruhi  kesejahteraan  suatu  negara. Kemiskinan  dapat disebabkan oleh beberapa faktor seperti terbatasnya lowongan pekerjaan sehingga minimnya penghasilan yang  didapat  namun  tidak  cukup  untuk  menopang  biaya  hidup,  banyaknya  tanggungan  keluarga  dan sebagainya. Dalam hal ini, pemerintah ikut berperan dengan memberikan bantuan seperti bantuan sosial. Tahapan  dalam  pemberian  bantuan  ini,  salah  satunya  warga  diharuskan  terdaftar  sebagai  peserta  Data Terpadu  Kesejahteraan  Sosial  (DTKS).  Menjadi  salah  satu  peserta  DTKS  harus  memenuhi  persyaratan terkategori  sebagai  fakir  miskin  yang  secara  umum  ditentukan  melalui  keputusan  menteri  sosial  nomor: 146/HUK/2013 tentang kriteria fakir miskin teregister. Pertimbangan ini dapat dijadikan panduan dalam menentukan  status  kelompok  masyarakat  dalam  suatu  wilayah.  Namun,  dalam  skala  yang  luas, mengelompokkan  masyarakat  berdasarkan  tingkat  kemiskinan  dapat  menjadi  tugas  yang  kompleks  dan memakan waktu. K-Means merupakan salah satu dari beberapa metode data clustering non hirarki dengan sistem kerja mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih klaster/kelompok. Klasterisasi ini dapat  diterapkan  dalam  mengelompokkan  sekumpulan  data  besar  untuk  meningkatkan  keakuratan informasi  yang  didapatkan,  contohnya  untuk  mengetahui  tingkat  kemiskinan  suatu  daerah.  Tujuan penelitian  ini  untuk  membangun  aplikasi  yang  memudahkan  untuk  melakukan  pengelompokkan masyarakat dalam melihat perkembangan tingkat kemiskinan pada suatu wilayah berdasarkan kriteria yang telah  ditetapkan  sehingga  membantu  pemerintah  dan  pemangku  kepentingan  lainnya  untuk  lebih memahami distribusi kemiskinan, mengidentifikasi kelompok yang berisiko tinggi dan merancang program bantuan  sosial  atau  kebijakan  yang  lebih  terarah  dan  efektif.  Hasil  dari  penelitian  ini  menampilkan visualisasi dari presentase tiap-tiap kelompok pada suatu data. Visualisai data yang disajikan juga dapat ditampilkan berdasarkan kategori seperti jumlah klaster, wilayah, tahun dan lainnya.
Kata Kunci: Klasterisasi, Tingkat Kemiskinan, K-Means, DTKS

## Abstract
The level of poverty serves as a significant indicator influencing a nation's well-being. Poverty can arise from  various  factors,  such  as  limited  job  opportunities  resulting  in  insufficient  income  to  cover  living expenses,  substantial  family  responsibilities,  and  more.  In  this  context,  the  government  plays  a  role  by providing  assistance,  such  as  social  aid  programs.  One  step  in  providing  this  assistance  involves individuals  being  registered  as  participants  in  the  Unified  Social  Welfare  Data  (Data  Terpadu Kesejahteraan Sosial or DTKS). Becoming a DTKS participant requires meeting the criteria categorizing someone as extremely poor, which is generally determined by the Minister of Social Affairs' Decision No. 146/HUK/2013 on the criteria for registered individuals in extreme poverty.This consideration can serve as a guideline in determining the socioeconomic status of community groups within a region. However, on a larger scale, classifying communities based on poverty levels can be a complex and time-consuming task. K-Means clustering is one of several non-hierarchical data clustering methods that work by partitioning existing  data  into  one  or  more  clusters  or  groups.  This  clustering  can  be  applied  to  categorize  a  large dataset to enhance the accuracy of the information obtained, such as assessing the poverty level in a specific area.  The  objective  of  this  research  is  to  develop  an  application  that  facilitates  the  categorization  of communities in analyzing the progression of poverty rates in a region based on predefined criteria. This aids the government and other stakeholders in understanding poverty distribution better, identifying high- risk  groups,  and  designing  targeted  and  effective  social aid  programs  or policies.  The outcomes  of  this research showcase visualizations depicting the percentage composition of each group within a dataset. The presented data visualizations can also be customized based on categories such as the number of clusters, regions, years, and more.
Keywords: Clusterization, Poverty Rate, K-Means, DTKS

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan merupakan salah satu masalah sosial yang masih menjadi tantangan besar bagi negara kita karena dapat menimbulkan ketimpangan sosial yang hal ini akan menyebabkan orang yang kaya semakin kaya dan yang miskin semakin miskin [1]. Kemiskinan dapat disebabkan oleh beberapa  faktor  seperti  terbatasnya  lowongan  pekerjaan  sehingga  minimnya  penghasilan  yang didapat tidak cukup menopang biaya hidup, banyaknya tanggungan keluarga dan sebagainya [2]. Perekonomian  yang  cenderung  menurun  mengakibatkan  jumlah  penduduk  miskin  yang meningkat. Jumlah penduduk miskin di Indonesia tren nya cenderung menurun akan tetapi Maret 2020 mengalami peningkatan [3].
Kemiskinan adalah terciptanya rasa ketidakberdayaan yang mendorong adanya kerentanan menghadapi  situasi  dalam  dirinya  sendiri  sehingga  memunculkan  ketergantungan  dan keterasingan baik secara geografis maupun sosiologis. Kondisi di mana seseorang atau kelompok tidak  memiliki  atau  tidak  dapat  mengakses  sumber  daya  ekonomi,  sosial,  dan  politik  yang memadai (World Bank). Kemiskinan merupakan masalah yang tidak pernah lepas dari perhatian pemerintah  di  berbagai  belahan  negara.    Kemiskinan  juga  menjadi  permaslahan  besar  dalam bidang  ekonomi  yang  menjadi  titik  acuan  keberhasilan  suatu  negara  dari  waktu  ke  waktu, terutama  pada  negara-negara  yang  sedang  berkembang.    Indonesia  sebagai  salah  satu  negara berkembang menyadari pentingnya memperhatikan masalah ini upaya menekan laju kemiskinan [4].
Tingkat kemiskinan menjadi suatu nilai yang mempengaruhi kesejahteraan suatu negara. Tingkat kemiskinan adalah presentase jumlah penduduk yang berada dibawah garis kemiskinan, yaitu minimum untuk memperoleh standar hidup yang mencukupi di suatu negara [5]. Dalam hal ini,  pemerintah  ikut  berperan  dengan  memberikan  bantuan  seperti  bantuan  sosial  (bansos), sembako  dan  sebagainya.  Bantuan  ini  memiliki  beberapa  tahapan  dalam  pemberiannya  salah satunya  warga  yang  mendapatkan  bantuan sosial  harus  terdaftar  sebagai  peserta Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS). DTKS meliputi Pemerlu Pelayanan Kesejahteraan Sosial (PPKS), Penerima Bantuan dan Pemberdaan Sosial serta Potensi dan Sumber Kesejahteraan Sosial (PSKS) [6].  Masyarakat  yang  ingin  atau  belum  terdaftar  dalam  peserta  DTKS,  dapat  melakukannya melalui pendaftaran  mandiri  DTKS Kemensos.  Untuk  menjadi salah satu  peserta  DTKS harus memenuhi  persyaratan  sebagai  fakir  miskin.  Penetapan  kriteria  fakir  miskin  ini  secara  umum ditentukan melalui keputusan menteri sosial nomor: 146/HUK/2013 tentang kriteria fakir miskin teregister [7].
Banyaknya kriteria dan jumlah masyarakat calon penerima bantuan menjadikan nilai-nilai penting  yang  patut  dipertimbangkan.  Pertimbangan  ini  dapat  dijadikan  panduan  dalam menentukan  status  suatu  kelompok  masyarakat  atau  suatu  wilayah.  Penentuan  kelompok  – kelompok ini ditujukan dalam meprioritaskan pemberian bantuan sosial sehingga dapat menekan peningkatan pertumbuhan angka kemiskinan. Dalam hal ini maka data yang digunakan tergolong pada  data  yang  terbilang  cukup  banyak  atau  besar,  sehingga  penelitian  ini  termasuk  ke  dalam proses  data  mining  yang  mencari  informasi  berdasarkan  banyak  data.  Proses  pencarian  dan penggalian  informasi  dari  tumpukan-tumpukkan  data  dengan  jumlah  yang  besar  merupakan proses utama dari data mining, tujuan utama dari pengolahan data tersebut adalah menghasilkan informasi yang baru [8]. Data mining memiliki segudang manfaat untuk mengelola data mentah menjadi knowledge atau kumpulan informasi yang dapat dijadikan sebagai penunjang keputusan secara efektif [9].
Analisis  klastering  merupakan  suatu  teknik  pada  data  mining  yang  bertujuan  untuk mengidentifikasi  suatu  kelompok  dari  objek  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama.  K-means merupakan algoritma klastering data   yang   dibagi   ke dalam   satu atau   lebih klaster yang memiliki karakteristik sama dihasilkan hasil pengelompokan berdasarkan kriteria tertentu [10].
Dari  permasalahan  diatas  maka  diangkatlah  sebuah  judul  penelitian  “Penerapan  Data Mining Untuk Klasterisasi Tingkat Kemiskinan Berdasarkan Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS)  Menggunakan  Metode  K-Means”,  upaya  membantu  mengatasi  persoalan  dalam menentukan status pada suatu kelompok  masyarakat. Adapun tujuan penelitian ini yaitu untuk
membuat  aplikasi  yang  memudahkan  untuk  melakukan  pengelompokkan  masyarakat  dalam melihat  perkembangan  tingkat  kemiskinan  pada  suatu  wilayah  berdasarkan  kriteria  yang  telah ditetapkan.  Selain  itu  aplikasi  ini  juga  dapat  berguna  bagi  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  kota Lhokseumawe  untuk  mendapatkan  informasi  berdasarkan  hasil  klasterisasi  suatu  data  dalam jumlah  yang  besar.    Diharapkan  hasil  dari  penelitian  ini  dapat  memberikan  aplikasi  yang memudahkan  dalam  melihat  perkembangan  status  kemiskinan  sehingga  membantu  pemerintah dan  pemangku  kepentingan  lainnya  untuk  lebih  memahami  distribusi  kemiskinan, mengidentifikasi  kelompok  yang  berisiko  tinggi  dan  merancang  program  bantuan  sosial  atau kebijakan yang lebih terarah dan efektif.

## 2. METODE PENELITIAN
Secara sederhana alur tahapan pembuatan sistem untuk penelitian yang dilakukan dalam pembuatan sistem dapat diimplementasikan seperti yang terlihat pada Gambar 1 berikut:

## Gambar 1. Alur Tahapan Penelitian
Tahapan alur dalam penelitian ini meliputi:
a. Latar Belakang Masalah,
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  dalam  memulai  suatu  penelitian  dan  tujuan  dalam melakukan penelitian. Pada penelitian ini, latar belakang masalah yang didapat yaitu bagaimana melakukan  klasterisasi  dengan  mempertimbangankan  kriteria  DTKS  yang  dijadikan  panduan dalam menentukan status kelompok masyarakat dalam suatu wilayah. Namun, dalam skala yang luas,  mengelompokkan  masyarakat  berdasarkan  tingkat  kemiskinan  dapat  menjadi  tugas  yang kompleks  dan  memakan  waktu.  Kemudian  dengan  permasalahan  yang  ada,  didapat  tujuan penelitian  untuk  membangun  aplikasi  yang  memudahkan  untuk  melakukan  pengelompokkan masyarakat  dalam  melihat  perkembangan  tingkat  kemiskinan  pada  suatu  wilayah  berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan sehingga membantu pemerintah dan pemangku kepentingan lainnya untuk  lebih  memahami  distribusi  kemiskinan,  mengidentifikasi  kelompok  yang  berisiko  tinggi dan merancang program bantuan sosial atau kebijakan yang lebih terarah dan efektif.
b. Pengumpulan Data
Dalam  Tahapan  ini  yang  dilakukan  dengan  mewawancarai  badan  pemerintah  yang bersangkutan seperti Dinas Sosial (Dinsos) dan Badan Pusat Statistik (BPS). Pembahasan dalam
wanwancara  mengenai  kriteria-kriteria  yang  digunakan  dalam  menentukan  kemiskinan  pada suatu wilayah berdasarkan sesuai hak dan wewenang pada badan setempat. Kemudian mencari informasi  mengenai  saran  dalam  pengelompokkan  yang  dilakukan,  sehingga  dapat  digunakan untuk penelitian ini maupun penelitian berikutnya.
c. Pengolahan Data
Pada proses pengolahan data disini yaitu dengan melakukan pemberian nilai bobot khusus pada  kriteria-kriteria  yang  bertipe  karakter.  Hal  ini  bertujuan  agar  metode  K-Means  dapat diimplementasikan secara maksimal.
d. Rancang dan Bangun Sistem
Perancangan  dan  bangun  sistem  dilakukan  untuk  mengindentifikasi  fitur  apa  saja  untuk memenuhi  kebutuhan  sistem  dalam  mengimplementasikan  penelitian  ini  ke  dalam  sistem sehingga mendapatkan hasil sesuai dengan tujuan dari penelitian yang dilakukan.
e. Hasil dan Pembahasan
Tahapan  ini  berguna  untuk  mengetahui  proses  dari  pengerjaan  dan  suatu  penelitian  dan dapat  diketahui  apakah  sistem  dapat  melakukan  visualisasi  dari  hasil  pengklasteran  data menggunakan metode K-Means nantinya.
2.1 Metodelogi Penelitian
a. Use Case Diagram
Berdasarkan  perancangan use  case  diagram ,  pada  sistem  terdapat  tahapan-tahapan  yang dapat dilakukan user pada sistem untuk melakukan klasterisai pada data. Use case diagram dapat dilihat seperti Gambar 2 berikut:
Gambar 2. Use Case Diagram Klasterisasi Tingkat Kemiskinan
Pada Gambar 2 Use Case Diagram terdapat satu actor yaitu user yang dapat mengakses sistem dengan uraian tahapan-tahapannya sebagai berikut:
1) Register. Pada use case register , dapat melakukan registrasi akun pada sistem untuk dapat login.
2) Login. Pada use case user login, user dapat login ke dalam sistem setelah melalui proses berupa registrasi
3) Input  DataSet.  Pada use  case input  dataset,  dapat  memasukkan  sebuah  inputan berupa input dataset ke dalam sistem setelah user melakukan login . Datset ini akan digunakan untuk melakukan proses klasterasisi pada tahapan berikutnya.
4) Detail Data. Pada use case detail data, aktifitas yang dapat dilakukan oleh user yaitu dapat melihat detail data dari inputan dataset yang telah diinput melalui halaman Input Dataset.
5) Klasterisasi  Data.  Pada  halaman  klasterisasi,  aktifitas  yang  dilakukan  oleh  user  yaitu melakukan  klasterisasi.  Klasterisasi  dapat  dilakukan  setelah  user  melakukan  inputan berupa  sebuah  dataset  ke  dalam  sistem  pada  halaman  Input  Dataset.  Kemudian  untuk melanjutkan  proses  klasterisasi,  user  dapat  menentukan  nilai  bobot  dengan  cara menginputkan nilai bobot. Kemudian user juga dapat menentukan jumlah klaster.
Selanjutnya user dapat  menetapkan  titik  pusat  untuk  tiap  klaster  berdasarkan  jumlah klaster yang telah ditentukan.
6) Dashboard. Pada halaman dashboard, user dapat melihat hasil klasterisai dalam bentuk visualisasi data setelah melakukan proses klasterisasi.
7) Lihat Riwayat. Pada halaman riwayat, user dapat melihat riwayat akses ke dalam sistem.
8) Logout . User dapat keluar dari sistem dengan menekan tombol logout pada sistem dan kemudian akan menyimpan tanggal user akses sistem ke riwayat.
b. Metode K-Means
Klaster mengacu pada kumpulan titik data yang dikumpulkan bersama karena kesamaan tertentu. Jika didefinisikan K = 2, maka akan ada 2 klaster, jika K = 3 maka terdapat 3 klaster dan begitu seterusnya.  Dengan demikian  K-means  klastering  dapat  didefinisikan  sebagai  algoritma iteratif  yang  membagi  kumpulan  data  (dataset)  yang  tidak  berlabel  menjadi  ’k’  klaster  yang berbeda sedemikian rupa sehingga setiap kumpulan data hanya dimiliki oleh satu kelompok yang memiliki properti serupa.
Secara umum metode K-Means klaster analisis menggunakan algoritma sebagai berikut:
1) Menyiapkan dataset. Tahap awal dengan menyiapkan data yang akan dikelompokkan baik setelah melalui tahapan data processing.
2) Tentukan k sebagai jumlah cluster yang di bentuk. Untuk menentukan berapa banyak cluster dilakukan dengan pertimbangan teoritis dan konseptual yang kemungkinan akan diusulkan.
3) Tetapkan k Centroid (titik pusat cluster) awal secara acak. Penentuan centroid awal dilakukan secara acak berdasarkan objek-objek yang tersedia sebanyak k cluster , setelah itu melakukan perhitungan centroid cluster ke-i berikutnya, menggunakan rumus:
𝑣  = ∑ Xi 𝑛 𝑖=1 𝑛 (1)
dengan: v : centroid pada cluster
xi : objek ke-i n
n : banyaknya objek/jumlah objek yang menjadi anggota cluster
4) Menghitung  jarak  setiap  objek  ke  masing-masing  centroid  yang  telah  ditetapkan  untuk masing-masing  cluster.  Menghitung  jarak  antara  objek  dengan  centroid  menggunakan Euclidian Distance
𝑑(𝑥, 𝑦)   = ||𝑥  −  𝑦||   = √∑(𝑋𝑖  −  𝑌𝑖) 2
𝑛 𝑖=1
(2)
dengan : xi : objek x ke-i yi : objek y ke-i n : banyaknya objek
1) Alokasikan masing-masing objek ke dalam centroid yang paling terdekat.
2) Lakukan iterasi, kemudian menentukan posisi centroid baru dengan menggunakan persamaan (1). Ulangi langkah 3 jika posisi centroid baru tidak sama.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  perancangan  sistem  yang  telah  dibuat  untuk  menampilkan  hasil  visualisasi  dari pengelompokkan data menggunakan metode K-Means dibahas pada sub bab sebagai berikut.
3.1 Tampilan User Interface
a. Halaman Data
Pada halaman data, user dapat melakukan proses inputan berupa data yang akan dilakukan klasterisasi  menggunakan  metode  K-Means. User  interface halaman  data  dapat  dilihat  seperti Gambar 3 berikut:
Gambar 3. Halaman Data
Halaman  data  merupakan  halaman  muka,  ataupun  halaman  awal  pada  sistem.  Pada halaman  data, user dapat  melakukan  inputan  berupa  dataset,  nantinya  data  inilah  yang  akan digunakan  untuk  melakukan  proses  klasterisasi.  Pada  gambar  kita  dapat  melihat  sebuah  opsi, dimana  kita  dapat  menginputkan  data  berdasarkan  dua  jenis  data,  yaitu  data  acak  atau  data kemiskinan. Ketika ingin menginputkan data kemiskinan maka data ini merujuk dengan data data yang memiliki ataribut yang sesuai berdasarkan kategori kemiskinan. Sedangkan data acak, data ini  tidak  merujuk  dengan  suatu  atribut  khusus.  Kemudian,  user  juga  dapat  menginputkan  data dengan  menekan  tombol  ‘ browse  files ’  dari device computer user .  Selanjutnya  untuk memasukkan  data,  user  hanya  perlu  menekan  tombol  proses  diikuti  dengan  pesan  berhasil memasukkan data yang akan diberitahukan oleh sistem.
b. Halaman Klasterisasi
Pada halaman klasterisasi, user dapat melakukan proses pengelompokkan. Pengelompokkan  yang  dilakukan  menggunakan  metode  K-Means. User  interface halaman klasterisasi dapat dilihat seperti pada Gambar 4 berikut:

## Gambar 4. Halaman Klasterisasi
Gambar  4  menampilkan  halaman  klasterisasi  pada  sistem.  Pada  halaman  klasterisasi, beberapa fitur yang dapat digunakan oleh user yaitu:
1) User dapat menentukan jumlah klaster
Penentuan jumlah klaster akan mempengaruhi bentuk output dari   visualisasi  data  yang dilihat nantinya. Misalkan memilih untuk 3 klaster, maka data kemudian akan diklasterisasikan menjadi 3 kelompok, apabila 4 klaster maka data akan diklasterisasikan menjadi 4 kelompok dan seterusnya.
2) User dapat menentukan nilai centroid untuk tiap tiap klaster.
Penentuan  nilai  centroid  ini  dipacu  berdasarkan  jumlah  klaster  yang  ditentukan sebelumnya. Dalam hal ini apabila klaster yang dipilih sebanyak 2 klaster, maka diperlukan untuk menentukan nilai centroid sebanya 2 titik. Apabila dipilih 3 klaster, maka maka diperlukan untuk menentukan nilai centroid sebanya 3 titik dan seterusnya.
c. Halaman Dashboard
Pada  halaman  dashboard, user dapat  melihat  hasil  dari  klasterisasi  data  berdasarkan pengelompokkan  yang  dilakukan  menggunakan  metode  K-Means. User  interface halaman dashboard dapat dilihat pada Gambar 5 berikut:
Gambar 5. Halaman Dashboard Pemilihan Kategori
Halaman  dashboard  menjadi  halaman  dimana  sistem  akan  menampilkan  visualisasi  dari hasil  klasterisasi  data  inputan  user.  Hasil  visualisasi ini  tersedia  dalam  bentuk  grafik  dan  juga tabel.  Pada  gambar  halaman  dashboard  diatas,  user  dapat  memilah  hasil  visualisasi output berdasarkan  2  kategori.  Kategori  ini  didasarkan  pada  atribut-atribut  yang  ada  pada  data  yang
dimasukkan  oleh  user.  Misalkan  pada  contoh  di  Gambar  5, output dapat  dipilah  berdasarkan Kecamatan dan Penghasilan.
Gambar 6. Halaman Dashboard Tampilan Visualisasi Data
Kemudian  setelah  ditentukan  kategori  yang  divisualisasikan  berdasarkan  data  yang  ada, maka  sistem  akan  menampilkannya  ke  dalam  bentuk Pie  Chart seperti  gambar  di  atas.  Dapat dilihat jumlah  presentasi dibagi  menjadi 3  warna.  Setiap  warna  mewakilkan jumlah  presentasi untuk  tiap  tiap  klaster.  Kemudian  sistem  juga  dapat  menampilkan  detail  visualisasi  data berdasarkan  kategori  yang  dipilih,  misalkan  pada  Gambar  6  kategori  yang  dipilih  berupa ‘Penghasilan(jt)’.  Selanjutnya  sistem  akan  merepresentasikannya  ke  dalam  bentur Bar  Chart . Pada  tombol  ‘Lihat  Detail’ user dapat  melihat  nilai  tertinggi  dan  terendah  serta  rata-rata berdasarkan atribut yang dipilih sebelumnya.
Perhitungan  manual  dijadikan  suatu  alternatif  untuk  melihat  apakah  implementasi algoritma  K-Means  pada  sistem  sudah  sesuai.  Untuk  melihatnya,  disini  diuji  dengan membandingkan  hasil  klasterisasi  data  menggunakan  perhitungan  manual  dengan  hasil output klasterisasi data menggunakan sistem.
Tabel 1. Data Sampel Pengujian
X Y 10,9 12,6 2,3 8,4 8,4 12,6 12,1 16,2 7,3 8,9 23,4 11,3 19,7 18,5 17,1 17,2 3,2 3,4 1,3 22,8 2,4 6,9 2,4 7,1 3,1 8,3 2,9 6,9 11,2 4,4 8,3 8,7 10,7 12,2 2,1 8,2 8,2 12,4 11,9 16 7,1 8,7 23,2 11,1 19,5 18,3 16,9 17 3,0 3,2
Data yang disajikan pada Tabel 1 merupakan data sampel yang digunakan untuk melakukan pengujian  pada  sistem.  Pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  klasterisasi berdasarkan  data  sampel  Tabel  1  menggunakan  perhitungan  manual  dan  hasil  klasterisasi berdasarkan data sampel tersebut menggunakan sistem. Data sampel diatas memiliki dua atribut yaitu  atribut  x  dan  atribut  y,  dengan  panjang  data  25  sampel  data.  Kemudian  dilakukan perhitungan manual menggunakan excel.
Gambar 7. Hasil Perhitungan Manual Menggunakan Excel
Pada Gambar 7 merupakan gambar hasil klasterisasi melalui excel berdasarkan algoritma klasterisasi  K-Means.  Pada  hasil  perhitungan  manual  tersebut  dapat  dilihat  terdapat  25  data sampel  dan  3  titik centroid ,  yang  berarti,  pada  data  diatas  dilakukan  klasterisasi  sebanyak  3 klaster. Sehingga jumlah dari centroid harus sebanyak 3 titik centroid . Berdasarkan gambar, titik centroid untuk  klaster  1  diambil  berdasrkan  data  dengan  indeks  ke-0  atau  elemen  ke-1,  titik centroid untuk klaster 2 diambil berdasarkan data dengan indeks ke-5 atau elemen ke-6 dan titik centroid untuk klaster 3 diambil berdasarkan data dengan indeks ke-8 atau elemen ke-9 pada data sampel.  Kemudian  berdasarkan  pusat  klaster  tersebut,  maka  dihitung  untuk  jarak  setiap  data terhadap centroid menggunakan rumus (1). Kemudian data dapat ditentukan termasuk ke dalam klaster  berdasarkan  nilai  terendah  yang  didapat  setelah  dilakukan  perhitungan  untuk  tiap  data terhadap pusat klaster seperti pada gambar. Langkah selanjutnya adalah dilakukan pencarian nilai titik centroid baru menggunakan rumus (2). Apabila terjadi pergesaran titik centroid maka perlu dilakukan iterasi baru, namun menggunakan titik centroid yang baru hingga tidak lagi mengalami perubahan.
Selanjutnya, dengan sampel data yang sama, dilakukan klasterisasi namun menggunakan bantuan  sistem.  Pada  sistem  ditentukan  jumlah  klaster  sebanyak  3  klaster  dan  3  titik centroid berdasarkan indeks pada data ke-0, ke-5 dan ke-8. Didapati hasilnya sebagai berikut:
Gambar 8. Hasil Perbandingan Klasterisai Perhitungan Manual(kiri) dan Sistem(kanan)
Pada  Gambar  8  merupakan  gambar  hasil  dari  klasterisasi  menggunakan  perhitungan manual dan klasterisasi menggunakan bentuan sistem. Pada gambar dapat dilihat bahwa hasil dari perhitungan  manual  dan  sistem  memiliki output yang  sama,  dengan  jumlah  sampel  data  yang sama.

## 4. KESIMPULAN
Setelah  adanya  dilakukan  perancangan,  pembuatan  dan  pengujian  pada  aplikasi  sistem klasterisasi  tingkat  kemiskinan  menggunakan  algoritma  K-Means,  maka  dapat  diambil kesimpulan, yaitu hasil akhir pada sistem ketika dilakukan uji coba, sistem pada penelitian ini dapat menampilkan visualisasi dari presentase tiap-tiap kelompok pada suatu data. Visualisai data yang disajikan juga dapat ditampilkan berdasarkan kategori seperti jumlah klaster, wilayah, tahun dan lainnya. Berdasarkan perbandingan proses klasterisasi menggunakan metode K-Means antara perhitungan  manual  dan  perhitungan  menggunakan  sistem,  dapat  diambil  kesimpulan berdasarkan  uji  coba  kinerja  sistem  memliki  akurasi  yang  tinggi  dalam  melakukan  proses klasterisasi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Setelah melakukan penelitian ini, peneliti mengucapkan terima kasih sebesar-besarnya kepada:
1) Kepada lembaga pendidikan Politeknik Negeri Lhokseumawe yang telah berkontribusi dalam melakukan pengarahan dan pengalaman Pendidikan.
2) Kepada staff dan  dosen-dosen  Politeknik  Negeri  Lhokseumawe  yang  telah  membina  dan memberikan arahan.
3) Kepada  bapak  Dr.  Rahmad  Hidayat,  S.Kom.,  M.CS  dan  ibu  Hendrawaty.  ST.,  MT.  yang sudah meluangkan waktu untuk dapat membimbing dalam melakukan penelitian.
4) Kepada  anggota  keluarga  yang  selalu  memberikan  dukungan  dan  semangat  dalam  setiap kondisi.
5) Kepada kerabat dan teman-teman seperjuangan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Ezra, V. M., and Nandika A. L., "Strategi Pemanfaatan Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS) Dalam Penyaluran Bantuan Sosial RS-RTLH Oleh Dinas Sosial Provinsi Sulawesi Utara," Jurnal Konstituen ., vol. 4, no. 1, pp. 25-39, 2022.
[2]  Kausar, A. G., “Analisis Pengaruh Tingkat Pengangguran Terbuka, Kesempatan Kerja Dan Tingkat       Pendidikan Terhadap Tingkat Kemiskinan Di Kabupaten Aceh Barat,” Skripsi , Ekonomi, Universitas Teuku Umar, Meulaboh, Indonesia, 2022.
[3]  Nugroho,  A.    S.,  at  al,  “Penerapan  Data  Mining  Pada  Jumlah  Penduduk  Miskin  Di Indonesia,” Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika dan Statistika ., vol. 1, no. 3, pp. 199-207, 2020.
[4]  Hilmi,  H.,  el  al,  “Pengaruh  Jumlah  Penduduk  dan  Pengangguran  Terhadap  Tingkat Kemiskinan Di Kabupaten Tolitoli,” Jurnal Ilmiah Ekonom Pembangunan., vol. 1, no. 1, pp. 20-27, 2022.
[5]  Ari, S., and Eko, S., " Implementasi Algoritma K-means Clustring dalam Penetuan Siswa Kelas Unggulan," Jurnal Tekno Kompak ., vol. 15, no. 2, pp. 25-36, 2020.
[6]  Muhammad,  I.,  “Edukasi  Pengelolaan  Keuangan  Keluarga  Penerima  Manfaat  Program Penerima  Harapan  Di  Kelurahan  Nali  Kecamatan  Baolan  Kabupaten  Tolitoli,” Jurnal Pengabdi Kepada Masyarakat ., vol. 2, no.3, pp. 743-750, 2022.
[7]  (2022), website.desa.id. [online]. Available: https://3318032013.website.desa.id/
[8]  Rizki,  M.,  and  Zulfikar,  S.,  "Data  Mining  Clustering  Menggunakan  Algoritma  K-Means Untuk           Klasterisasi Tingkat Tridarma Pengajaran Dosen," CESS ( Journal of Computer Engineering System and Science ), vol. 4, no. 2, pp. 272-279, 2019.
[9]  Yunita,  R.  S.,  et  al,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk  Clustering  Data  Kemiskinan Provinsi Banten Menggunakan Rapidminer,” Journal of Computer Engineering System and Science ., vol. 5, pp. 192-198, 2020.
[10] Tuti,  H.,  Odi,  N.,  Eko,  W.,  “Analisis  dan  Penerapan  Algoritma  K-Means  Dalam  Strategi Promosi  Kampus  Akademi  Maritim  Suaka  Bahari,” Jurnal  Sains  Teknologi  Transportasi Maritim ., vol. 3, pp. 1-7, 2021.