PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS PADA KLASTERISASI DATA PENERIMA PKH DI KECAMATAN MEDAN TIMUR
Abstract
Dalam era digital dan teknologi informasi saat ini, pengelolaan data menjadi krusial untuk mendukung efektivitas program pemerintah, terutama dalam penyaluran bantuan sosial. Program Keluarga Harapan (PKH) merupakan salah satu program yang signifikan dalam upaya penanggulangan kemiskinan di Indonesia. Di Kantor Kecamatan Medan Timur, ketersediaan data penerima PKH menjadi kunci untuk mengoptimalkan penyaluran bantuan dan memastikan pemerataan. Namun, pengolahan data mengalami kesulitan dalam menentukan daerah dengan peningkatan atau penurunan penerima bantuan karena perubahan jumlah penduduk, penerima bantuan, dan anggaran setiap tahun.Untuk mengatasi masalah ini, data mining dengan proses klasterisasi diterapkan untuk mengamati perkembangan kemiskinan di Kecamatan Medan Timur. Klasterisasi data, yang merupakan teknik analisis data untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristik, menjadi penting untuk memahami pola-pola penerima manfaat PKH. Algoritma K-Means digunakan untuk membagi data penerima PKH ke dalam beberapa klaster, dengan tujuan meminimalkan varians intra-klaster dan memaksimalkan varians antar-klaster.Penerapan algoritma K-Means diharapkan dapat memberikan pemahaman mendalam tentang pola-pola atau kelompok penerima bantuan di wilayah tersebut, sehingga dapat menjadi dasar dalam menyusun strategi yang lebih efektif untuk memahami perkembangan setiap kelurahan di Kecamatan Medan Timur.
Keywords
Full Text:
PDFReferences
G. Gustientiedina, M. H. Adiya and Y. Desnelita, "Penerapan Algoritma K-Means untuk Clustering Data Obat-Obatan," Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi, vol. 5, no. 1, pp. 17-24, 2019.
S. M. Sinaga, J. T. Hardinata and M. Fauzan, "Implementasi Data Mining Clustering Tingkat Kepuasan Konsumen Terhadap Pelayanan Go-Jek," Kesatria: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen), vol. 2, no. 2, pp. 118-124, 2021.
S. Astuti, S. samsudin and T. triase, "Penerapan Data Mining Dalam Menentukan Penerima Beasiswa UPZ (Unit Pengumpulan Zakat) Menggunakan Algoritma K-Means," JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal), vol. 13, no. 2, pp. 2288-2297, 2021.
A. Solichin and K. Khairunnisa, "Klasterisasi persebaran virus Corona (Covid-19) di DKI Jakarta menggunakan metode K-Means," Fountain of Informatics Journal, vol. 5, no. 2, pp. 52-59, 2020.
Sugiyono, Metode Penelitian Pendidikan (Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D), Bandung: CV. Alfabeta, 2017.
D. L. Aulia and R. A. Putri, "Sistem Informasi Monitoring Industri Kecil Menengah menggunakan Algoritma K-Means pada Dinas Perindustrian Perdagangan PROVSU Berbasis Website," ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi, vol. 5, no. 3, pp. 406-418, 2023.
Y. Mardi, "Data mining: Klasifikasi menggunakan algoritma c4. 5," Jurnal Edik Informatika Penelitian Bidang Komputer Sains dan Pendidikan Informatika, vol. 2, no. 2, pp. 213-219, 2017.
A. Purwanto, A. Primajaya and A. Voutama, "Penerapan Algoritma C4. 5 dalam Prediksi Potensi Tingkat Kasus Pneumonia di Kabupaten Karawang," JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 8, no. 4, pp. 390-396, 2020.
M. R. Ramadhan, Y. R. Nasution and A. M. Harahap, "Management Information System Implementation Doyan Drinks Using K-Means," Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS), vol. 4, no. 1, pp. 490-504, 2022.
Y. R. Nasution and M. Eka, "Penerapan Algoritma K-Means Clustering Pada Aplikasi Menentukan Berat Badan Ideal," ALGORITMA: Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika, vol. 2, no. 1, pp. 77-81, 2018.
M. R. Fahrezi and M. Fakhriza, "Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi Camping berdasarkan Kesulitan Track di Sumatera Utara dengan Menggunakan Metode Topsis," JISTech (Journal of Islamic Science and Technology), vol. 8, no. 2, pp. 116-133, 2023.
DOI: http://dx.doi.org/10.30829/jistech.v9i1.20693
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Current Indexing :
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.