## INFOMATEK: Jurnal Informatika, Manajemen dan Teknologi
Volume 25 Nomor 2 Juni 2023

## KLASIFIKASI PENDUDUK KURANG MAMPU DENGAN METODE K-MEANS UNTUK OPTIMALISASI PROGRAM BANTUAN SOSIAL
Bayu Baskoro *) , Aris Gunaryati, Albaar Rubhasy
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Nasional, Indonesia
Abstrak :  Kemiskinan  merupakan  permasalahan  yang  selalu  terjadi  pada  negara  berkembang,  khususnya Indonesia.  Kemiskinan  merupakan  kondisi  seseorang  ketika  tidak  sanggup  untuk  menyanggupi  kebutuhan sehari-hari.  Selama  pandemi  Covid-19  kemiskinan  di  DKI  Jakarta  cenderung  meningkat.  Pada  wilayah  Jakarta Selatan  jumlah  penduduk miskin  terdapat  61,77  ribu  jiwa  (2,73%)  per  2019,  lalu  meningkat  menjadi  78,09  ribu jiwa (3,34%) ditahun 2020 dan menjadi 81,50 ribu jiwa (3,56%) pada tahun 2021. Adapun tujuan dari penelitian ini  yaitu  untuk  mengoptimalisasikan  program  bantuan  sosial  yang  dinilai  masih  kurang  tepat  sasaran.  Dengan menggunakan metode K-Means penelitian ini mencoba untuk membagi data penduduk kurang mampu kedalam 3 cluster berdasarkan variabel pendidikan, pekerjaan, tanggungan dan pengeluaran. Dari hasil proses K-Means didapatkan  kelompok  yang  setelah  dianalisis  menghasilkan  kelompok  layak  mendapat  bantuan,  sangat  layak mendapat bantuan dan kurang layak mendapat bantuan dengan hasil pengujian mendapatkan skor DBI (Davies Bouldin Index) yang cukup baik, yaitu -0,996.
Kata kunci: K-Means, kemiskinan, bantuan sosial, clustering, DBI

## I. PENDAHULUAN 1
Kemiskinan  merupakan  permasalahan  yang sedang  dihadapi  hampir  diseluruh  dunia. Berdasarkan  statistik,  taraf  kemiskinan  setiap tahun  selalu  mengalami  penurunan  ataupun peningkatan di masing-masing daerah (Sepriyanti  et  al.,  2022).  Dalam  negara berkembang, khususnya indonesia.
Kemiskinan  menjadi  satu  dari  banyaknya persoalan  dasar  yang  menjadi  inti  perhatian pemerintah  masa  kini,  dari  beberapa  sumber dikatakan  bahwa  kemiskinan  ini  adalah  suatu penyakit  ekonomi  yang  patut  diperbaiki  atau paling tidak diturunkan.
Kemiskinan
*) bayubaskoro2019@student.unas.ac.id
Diterima: 22 Februari 2023 Direvisi: 22 Maret 2023 Disetujui: 30 Mei 2023 DOI: 10.23969/infomatek.v25i1.7271
merupakan  kondisi  seseorang  ketika  tidak sanggup untuk menyanggupi kebutuhan pokok  sehari-hari.  Salah  satu  penyebab kemiskinan  adalah  kurangnya  pendidikan yang  disandang  oleh  seseorang  (Seran, 2012).
Salah satu upaya dalam mengatasi kemiskinan  yaitu  dengan  program  bantuan sosial,  bantuan  sosial  bisa  datang  dari  siapa saja baik itu perorangan, kelompok, organisasi dan  juga  pemerintah,  bantuan  sosial  yang diberikanpun dapat berupa uang tunai maupun kebutuhan makanan.
Program  bantuan  sosial  banyak  membantu masyarakat kurang mampu dan juga masyarakat  yang  terkena  musibah  seperti bencana  alam,  wabah  penyakit  dan  juga pandemi.
Selama
pandemi
Covid-19
masyarakat  banyak  terbantu  berkat  program bantuan  sosial.  Namun  meskipun  begitu penyaluran  program  bantuan  sosial  yang diberikan  dinilai  masih  kurang  tepat  sasaran karena  terdapat  masyarakat  kurang  mampu atau  penduduk  yang  lebih  patut  mendapat bantuan sosial malah tidak mendapat bantuan sosial tersebut.
Salah  satu  contohnya,  beberapa  berita melaporkan bahwa sebagian penduduk di DKI Jakarta  telah  mengembalikan  bantuan  sosial yang  telah  diterima.  Hal  ini  dilakukan  karena mereka  mengetahui  bahwa  ada  penerima bantuan yang seharusnya tidak layak menerima,  sementara  masih  banyak  warga yang membutuhkan bantuan sosial tetapi tidak terdaftar sebagai penerima (Pratama & Akbar, 2021).
Program  bantuan  sosial  tidak  tepat  sasaran dikarenakan beberapa alasan. Pertama, validasi  data  penduduk  kurang  mampu  tidak berjalan  dengan  baik  sehingga  data  yang digunakan untuk menentukan penerima bantuan  sosial  tidak  akurat.  Kedua,  dalam menentukan  penerima  bantuan  sosial  masih dilakukan secara konvensional dengan memonitor langsung kediaman keluarga calon penerima
bansos
yang
berarti
penyelenggaraan  bantuan  sosial  memerlukan waktu yang lama dan memakan banyak biaya karena  bagian  panitia  harus  menyeleksi secara langsung siapa yang berhak menerima bantuan sosial (Hasymi et al., 2021).
Maka  dari  itu,  demi  mengatasi  permasalahan tersebut  lantas  diperlukan  sistem  yang  bisa memberitahukan  informasi  tentang  penduduk kurang  mampu  dan  dapat  mengelola  data penduduk kurang mampu serta dapat mengklasifikasikan data tersebut untuk menentukan  prioritas  masyarakat  sebagai penerima  bantuan  sosial  guna  membantu panitia bantuan sosial dalam memilih
penduduk  kurang  mampu  dan  benar-benar layak untuk menerima bantuan sosial.
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  antara  lain untuk membantu dan mempermudah penyelenggara  bantuan  sosial  dalam  memilih penduduk  kurang  mampu  sebagai  penerima bantuan  sosial  dan  juga  diharapkan  mampu membantu pemerintahan daerah dalam mengatasi laju kemiskinan yang terjadi.

## II. METODOLOGI
2.1. Tahapan Penelitian
Penelitian umumnya melalui beberapa tahapan  yang  saling  terkait  untuk  mencapai tujuan  penelitian  yang  diinginkan.  Pada penelitian  ini,  tahapan  penelitian  dapat  dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Dalam  tahapan  penelitian  ini  dilakukan pengumpulan  dengan  metode  wawancara yaitu  proses  tanya  jawab  secara  langsung antara peneliti dan responden kepada
narasumber  selain  itu  juga  menggunakan dokumentasi  dari  dokumen  atau  catatan- catatan  yang  sudah  ada.  Dokumen  atau catatan  tersebut  berupa  dokumen  mengenai orang  atau  kelompok  dan  juga  kejadian- kejadian yang terjadi di lingkup sosial (Alhamid & Anufia, 2019).

## Analisa dan Perancangan Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisa  tentang kebutuhan sistem dan juga pengumpulan data terhadap  kebutuhan  dalam  pembuatan  sistem seperti  perancangan  database,  perancangan website dan juga transformasi data.

## Implementasi
Pada  tahap  ini  yang  dilakukan  adalah menuliskan  program  untuk  membuat  sistem yang  berbasis  website,  penulisan  program untuk  membuat  CRUD  data  dan  juga implementasi  metode  K-Means  Clustering kedalam  bahasa  pemograman  PHP.  Metode K-Means ini sering digunakan untuk permasalahan  klasteriasi  (Novi  &  Mubarok, 2021)

## Pengujian
Tahap ini dilakukan pengujian pada pemrosesan  metode  K-Means  Clustering apakah berjalan dengan  baik atau tidak, pada proses pengujian penulis menggunakan software Rapidminer sebagai bahan perbandingan  hasil  yang  didapat  pada  sistem dengan  hasil  yang  dihasilkan  oleh  software Rapidminer.

## 2.2. Perancangan SIstem
Pada  gambar  2  merupakan  flowchart  dari sistem klasifikasi yang akan dibuat.
Gambar 2 Flowchart Sistem
Sistem  dimulai  dari  halaman  login.  Setelah login,  sistem  akan  mengecek  data  login  di database.  Jika  data  login  ada,  maka  akan diarahkan  ke  halaman  dashboard.  Pada halaman  dashboard,  admin  dapat  melakukan penginputan  data  kepala  keluarga  dan  data lokasi. Selain itu, ada juga halaman proses k- means  clustering  yang  digunakan  untuk mengelompokkan data kepala keluarga berdasarkan pusat kluster yang ditentukan.

## 2.3. Transformasi Data
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  data sample  penduduk  kurang  mampu  yang berjumlah  50  data  dan  menggunakan  4 variabel antara lain pendidikan (PD), pekerjaan (PK), tanggungan (TG) dan pengeluaran perbulan (PG).
Adapun dalam proses perhitungan menggunakan  metode  K-Means  hanya  dapat mengelola  data  bertipe  numerik,  karena  pada sampel  data  penduduk  kurang  mampu  yang akan digunakan memiliki tipe data char, maka data  tersebut  akan  ditransformasikan  atau diinisialisasikan  terlebih  dahulu  menjadi  tipe data numerik seperti pada Tabel 1.
Tabel 1 Transformasi Data Variabel Kriteria Inisialisasi Pendidikan Tidak bersekolah 1 SD 2 SMP 3 SMA 4 Pekerjaan Tidak Bekerja 1 Buruh 2 Pedagang 3 Karyawan swasta 4 Pengeluaran 0 s/d 1.000.000 1 1.000.000 s/d 1.500.000 2 1.500.000 s/d 2.000.000 3 2.000.000 s/d 2.500.000 4 Setelah diinisialisasi maka
hasil dari transformasi  data  akan  menjadi  seperti  pada Tabel 2.
Tabel 2 Hasil Transformasi Data ID PD PK TG PG 1 1 2 4 1 2 2
3
3
2
3 3 4 4 3 4 2 3 2 2 5 4 4 4 4 6 3 2 4 4 7 3 4 2 4 8 2 2 3 2 9 3 3 1 3 10 4 4 2 3 11 1 3 3 1 12 1 3 2 2 13 2 2 3 3 14 2 3 2 2 15 3 3 3 3 16 2 2 4 4 17 2 3 3 4 18 4 4 2 4 19 3 3 1
3
ID PD PK TG PG 20 3 4 3 4 21 1 2 3 1 22 2 2 3 2 23 3 3 3 2 24 2 3 4 2 25 3 3 4 3

## 2.4. Flowchart K-Means
Gambar 3 Flowchart K-Means
K-Means  merupakan  metode  pengelompokan data  numerik  berdasarkan  jarak  antar  data, yang  membagi  data  ke  dalam  kelompok dengan  jumlah  tertentu.  K-Means  sangat populer karena kemampuannya untuk mengelompokan data dalam jumlah besar dan cepat.  Selama  proses  clustering,  setiap  data akan  masuk  ke  kelompok  tertentu  dan kemungkinan besar dapat pindah ke kelompok lain  pada  proses  selanjutnya  (Nasari  et  al., 2016).
Pada  gambar  3  merupakan  flowchart  dari metode  k-means,  adapun  algoritma  dari metotde k-means adalah sebagai berikut :
1)  Tentukan jumlah cluster
2)  Tentukan  pusat  centeroid  awal,  pada dasarnya tahap  ini dipilih  dari data secara random
3)  Hitung  jarak  terdekat  dari  setiap  data dengan  centeroid  awal  yang  sudah ditentukan menggunakan rumus Euclidean
Distance.
(1) 4)  Menentukan  jarak  terdekat  antara  data dengan centeroid.
5)  Tentukan centeroid baru dengan
menghitung  rata-rata  dari  setiap  cluster dengan rumus
(2)
6)  Tempatkan  data  kedalam  cluster  yang sesuai  dengan  jarak  terdekat  dengan cluster.  Proses  akan  selesai  jika  objek tidak berpindah ke cluster lain, namun jika objek  masih  berpindah  ke  cluster  lain, maka langkah ke-3 akan diulang kembali.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Perhitungan K-Means
Dalam  penelitian  ini  data  yang  digunakan akan dikelompokan kedalam 3 cluster dengan pusat  masing-masing  centeroid  seperti  pada tabel 3.
Tabel 3 Pusat Centeroid Cluster PD PK TG PG 1 2 3 3 2 2 2 3 2 2 3 1 2 4 1
Tahapan  selanjutnya  yaitu  menghitung  jarak setiap  data  dengan  cluster  menggunakan rumus Euclidean Distance . Jarak data ke-1 dengan pusat cluster 1 :
Jarak data ke-1 dengan pusat cluster 2 :
Jarak data ke-1 dengan pusat cluster 3 :
Setelah  diketahui  jarak  antara  data  dengan masing-masing cluster, didapatkan hasil iterasi 1 seperti pada tabel 4.

## Tabel 4
Hasil Iterasi 1 Data-i Jarak ke - Cluster C1 C2 C3 1 2,00 2,65 0,00 C3 2 0,00 1,00 2,00 C1 3 1,00 0,00 2,65 C2 4 2,65 3,46 3,61 C1 5 3,16 3,61 4,69 C1 6 2,65 3,16 3,61 C1 7 2,65 2,45 4,58 C1 8 1,00 1,41 1,73 C1 9 2,45 1,73 4,24 C2 10 2,65 2,45 4,58 C2 11 1,41 1,73 1,41 C1 12 1,41 1,00 2,45 C2 13 1,41 1,73 2,45 C1 14 1,00 0,00 2,65 C2 15 1,41 1,73 3,16 C1 16 2.45 3.00 3.16 C1 17 2.00 2.24 3.46 C1 18 3.16 3.00 5.10 C2 19 2.45 2.65 4.24 C2 20 2.45 2.65 4.24 C1 21 1.73 2.00 1.00 C3 22 1.00 1.41 1.73 C1 23 1.00 1.41 1.73 C1 24 1.00 2.00 1.73 C1 25 1.73 2.45 3.00 C1 Setelah proses perhitungan
dan pengelompokan  sesuai  dengan  cluster  maka selanjutnya menjari pusat cluster baru dengan cara  menghitung  rata-rata  dari  tiap  anggota cluster,  maka  hasilnya  akan  seperti  pada Tabel 5.
Tabel 5 Pusat Centeroid Baru Cluster PD PK TG PG 1 2,47 2,87 3,47 2,87 2 2,75 3,38 1,75 2,88 3 1 2 3,50 1
Selanjutnya  menghitung  kembali  jarak  data dengan centeroid menggunakan rumus Euclidean
Distance seperti proses sebelumnya. Jika data tidak berpindah cluster maka  proses  selesai,  namun  jika  masih berpindah  cluster  ulangi  langkah-langkah seperti sebelumnya.
Pada  penelitian  ini,  iterasi  berhasil  dilakukan sebanyak  8  kali,  hasil  akhir  pada  perhitungan iterasi ke-8 dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Perhitungan Jarak Terdekat dan
Cluster ID  PD  PK  TG  PG Jarak terdekat Cluster 1 1 2 4 1 1.66 C3 2 2 3 3 2 0.52 C3 3 3 4 5 3 1.05 C3 4 2 3 2 2 1.65 C1 5 4 4 4 4 1.49 C1 6 3 2 4 4 1.22 C1 7 2 4 2 4 0.92
C2 8 2 2 3 2 0.66 C3
9 3 3 1 3 1.02 C3 10 4 4 2 3 0.93 C2 11 1 3 3 1 1.20 C3 12 1 3 2 2 1.27 C3 13 2 2 3 3 1.33 C3 14 2 3 2 2 1.05 C3 15 3 3 3 3 0.99 C1 16 2 2 4 4 1.49 C1 17 2 3 3 4 1.22 C1 18 4 4 2 4 1.02 C2 19 3 3 1 3 1.02 C2 20 3 4 3 4 1.22 C1 21 1 2 3 1 1.27 C3 22 2 2 3 2 0.66 C3
ID  PD  PK  TG  PG Jarak terdekat Cluster 23 3 3 3 2 1.33 C3 24 2 3 4 2 1.20 C3 25 3 3 4 3 0.70 C1

## 3.2. Analisa Hasil
Dari pemrosesan K-Means Clustering pada 50 data  sample  yang  digunakan,  proses  berhenti pada iterasi ke-8 dan didapat 3 kelompok atau cluster  yaitu  cluster  1  dengan  10  anggota cluster,  cluster  2  dengan  16  anggota  cluster dan cluster 3 dengan 24 anggota cluster.
Tabel 7 Hasil Pembagian Cluster Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 10 Keluarga 16 Keluarga 24 Keluarga
Cluster  1  dengan  pusat cluster  (2-3-3-2)  yang dimaksudkan bahwa anggota dalam cluster ini memiliki  kepala  keluarga  dengan  pendidikan terakhir  antara  SMP-SMA,  pekerjaannya  rata- rata  karyawan  swasta  dengan  tanggungan rata-rata 4 anggota keluarga dan pengeluaran rata-rata  perbulannya  sekitar  Rp.  1.650.000 s/d  Rp.  2.500.000,-  yang  dapat  diartikan dalam  cluster  ini  merupakan  kelompok  yang kurang layak mendapat bantuan sosial.
Cluster  2  dengan  pusat cluster  (2-3-2-2)  yang dalam  cluster  ini  beranggotakan  kepala keluarga  dengan  pendidikan  terakhir  SMP- SMA, pekerjaanya rata-rata sebagai pedagang  dengan  tanggungan  rata-rata  2 anggota  keluarga  dan  pengeluaran  perbulan sekitar  Rp.  1.150.000  s/d  Rp.  2.000.000,- yang  dapat  diartikan  dalam  cluster  ini merupakan  kelompok  yang  layak  menerima bantuan sosial.
Cluster 3 dengan pusat cluster (1-2-4-1) dalam cluster  ini  beranggotakan  kepala  keluarga dengan  pendidikan  terakhir  rata-rata  tamat SD, pekerjaan rata-rata sebagai buruh dengan
tanggungan 3 anggota keluarga dan pengeluaran  perbulan  rata-rata  Rp.  850.000 s/d  Rp.  1.000.000,-  yang  berarti  pada  cluster ini  merupakan  kelompok  yang  sangat  layak dan menjadi prioritas untuk menerima bantuan sosial.

## 3.3. Imlementasi Sistem
Gambar  4  merupakan  implementasi  sistem pada  halaman  login.  User  dalam  sistem  ini hanya ada admin untuk mengelola data.

## Gambar 4 Implementasi Halaman Login
Gambar 5 Halaman Dashboard
Pada
halaman dashboard ditampilkan beberapa informasi seperti jumlah data kepala keluarga  yang  ada  dalam  database  dan  juga titik  lokasi  yang  disimpan.  Dalam  halaman dashboard  juga  menampilkan  tabel  berupa data kepala keluarga.
Gambar 6 Halaman Input Data
Pada  gambar  6  merupakan  tampilan  dari halaman untuk mengelola data seperti menginput, edit dan delete.

## 3.4. Pengujian
Pada  tahap  pengujian,  peneliti  menggunakan software Rapidminer sebagai membandingkan hasil  yang  diperoleh  dari  sistem  yang  sudah dibangun.

## Gambar 7 Pengujian dengan Rapidminer
Dari  Gambar  7  diketahui  bahwa  jumlah anggota  dari  masing-masing  cluster  sama dengan  proses  yang  dilakukan  pada  sistem yang  dibuat  dan  juga  pada  pengujian performance  didapatkan  skor  DBI (Davies Bouldin Index) dengan nilai skor 0.996.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan kajian ini, proses
pengklasifikasian  penerima  bantuan  sosial dengan  menggunakan  metode  K-Means  telah menghasilkan  3  cluster  yaitu  penduduk  yang kurang  layak  mendapat  bantuan,  layak mendapat bantuan dan sangat layak
mendapat bantuan sehingga dapat
mengetahui  penduduk  mana  yang  akan menjadi  prioritas  sebagai  penerima  bantuan sosial. Kriteria yang digunakan dalam penelitian,  seperti  pendidikan,  pekerjaan, tanggungan, dan pengeluaran per bulan, telah diproses  oleh  algoritma  K-Means  untuk menentukan  penerima  bantuan.  Hasil  dari proses K-Means telah menyediakan  alat  yang berguna  untuk  pengelolaan  program  bantuan sosial, membantu memastikan bahwa bantuan didistribusikan secara adil dan efektif. Namun, penting untuk dicatat bahwa hasil penelitian ini harus  dievaluasi  lebih  lanjut  dan  ditingkatkan, dan  faktor-faktor  tambahan  mungkin  perlu dipertimbangkan untuk mengoptimalkan proses  pengklasifikasian  penerima  bantuan sosial.

## DAFTAR PUSTAKA
Alhamid,  T.,  &  Anufia,  B.  (2019). RESUME: INSTRUMEN PENGUMPULAN DATA . Hasymi, M. A., Faisol, A., & Ariwibisono, F. X. (2021). SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN WARGA KURANG  MAMPU  DI  KELURAHAN KARANGBESUKI
MENGGUNAKAN METODE  K-MEANS  CLUSTERING.  In Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika) (Vol. 5, Issue 1).
Nasari,  F.,  Jhony,  C.,  &  Sianturi,  M.  (2016). Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokkan Penyebaran Diare Di Kabupaten
Langkat .
Novi,  N.  &  Mubarok,  A.  (2021).  Penerapan Algoritma  K-Means  Clustering  untuk Menentukan  Kelas  Unggulan  di  SMP
Pelita Bandung, Infomatek: Jurnal Informatika,  Manajemen  dan  Teknologi, 23(2), 97-106.
Pratama,  B.,  &  Akbar,  A.  S.  (2021). KLASIFIKASI  PENENTUAN  WARGA PENERIMA  BANTUAN  SOSIAL  DI
MASA PANDEMI MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES. Jurnal Nasional Informatika , 2 (2), 143 –157.
Sepriyanti,  N.,  Sani  Nahampun,  R.,  Zikri,  M.
H.,  Ambarani,  I.,  &  Rahmadeyan,  A. (2022). Penerapan  K-Means  Clustering Untuk Mengelompokkan Tingkat Kemiskinan di Provinsi Riau .
https://journal.irpi.or.id/index.php/sentim
as
Seran,  S.  (2012).  DETERMINAN  FAKTOR SOSIAL  DAN  EKONOMI  TERHADAP
KEMISKINAN PENDUDUK. Jurnal Ekonomi Pembangunan , 13 (1), 62 –78.