Impelementasi Data Mining Untuk Clustering Penduduk Miskin Di Desa Setrohadi Menggunakan Algoritma Pillar K-Means

Perdana, Rafly Aditiya (2023) Impelementasi Data Mining Untuk Clustering Penduduk Miskin Di Desa Setrohadi Menggunakan Algoritma Pillar K-Means. undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Gresik.

	Text LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI.pdf Download (340kB)
	Text LEMBAR PENGESAHAN.pdf Download (99kB)
	Text LEMBAR PERSETUJUAN.pdf Download (72kB)
	Text HALAMAN PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI.pdf Download (182kB)
	Text HALAMAN JUDUL.pdf Download (325kB)
	Text BAB I.pdf Download (247kB)
	Text BAB II.pdf Download (383kB)
	Text BAB III.pdf Download (1MB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text BAB V.pdf Download (153kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (289kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Download (363kB)

Abstract

Kemiskinan adalah keadaan dimana terjadi ketidakmampuan untuk memenuhi kebutuhan dasar seperti makanan, pakaian, tempat berlindung, pendidikan, dan Kesehatan. Masalah kemiskinan masih menjadi perhatian penting yang harus ditindaklanjuti oleh pemerintah. Menurut salah satu masyarakat di Desa Setrohadi, terdapat masalah penyaluran bantuan yang kurang merata dan tepat sasaran. Hal tersebut disebabkan karena kurangnya ketelitian serta rumitnya pengelolahan data dalam menentukan penduduk miskin yang menjadi prioritas utama penerima bantuan. Analisis data tersebut bisa dilakukan dengan berbagai macam cara, salah satunya yaitu menggunakan teknik Data Mining metode K-Means Clustering dengan mengelompokkan data-data ke dalam dataset ke suatu cluster berdasarkan jarak terdekat. Namun, pemilihan centroid yang dilakukan secara acak diawal perhitungan menjadi kelemahan dari metode K-Means. Oleh karena itu digunakan Algoritma Pillar yang merupakan improvisasi Algoritma K-Means dengan harapan dapat memberikan hasil yang lebih baik untuk performa Clustering dan menghasilkan informasi baru yang dapat digunakan pihak kelurahan dalam mengoptimalkan penerima bantuan di desa setrohadi. Hasil pengelompokkan data penduduk miskin di Desa Setrohadi menggunakan Algoritma Pillar K-Means dengan 2 cluster, cluster 1 berjumlah 127 data kepala keluarga dan cluster 2 berjumlah 96 data kepala keluarga dengan nilai evaluasi performa menggunakan DBI didapatkan hasil 0,9911.

Item Type:	Thesis (undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	Pillar algorithm; K-means algorithm; Data mining; Clustering; Poor population.
Subjects:	Engineering > Informatics Engineering Engineering
Divisions:	Faculty of Engineering > Informatics Engineering Study Program
Depositing User:	Rafly Aditiya Perdana
Date Deposited:	30 Jul 2024 02:33
Last Modified:	30 Jul 2024 02:33
URI:	http://eprints.umg.ac.id/id/eprint/10715

Actions (login required)

View Item