Penerapan Data Mining Untuk Clustering Data Penduduk Miskin Menggunakan Algoritma Hard C-Means

Astuti, Femi Dwi - 091159 (2017) Penerapan Data Mining Untuk Clustering Data Penduduk Miskin Menggunakan Algoritma Hard C-Means. STMIK AKAKOM Yogyakarta, Yogyakarta.

Preview	Text 1_091159_HALAMAN_DEPAN.pdf - Published Version Download (471kB) | Preview
Preview	Text 2_091159_BAB_I.pdf - Published Version Download (23kB) | Preview
Preview	Text 3_091159_BAB_II.pdf - Published Version Download (34kB) | Preview
Preview	Text 4_091159_BAB_III.pdf - Published Version Download (403kB) | Preview
	Text 5_091159_BAB_IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (617kB)
	Text 6_091159_BAB_V.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (731kB)
Preview	Text 7_091159_BAB_VI.pdf - Published Version Download (11kB) | Preview
Preview	Text 8_091159_DAFTAR_PUSTAKA.pdf - Published Version Download (69kB) | Preview
Preview	Text 9_091159_LAMPIRAN.pdf - Published Version Download (760kB) | Preview
	Text 10_091159_PUBLIKASI.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (392kB)

Abstract

ABSTRAK Sumber data dari BPS menunjukkan bahwa Jumlah penduduk miskin di provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta tergolong tinggi, sejumlah 532.590 penduduk dengan prosentase kemiskinan 14,55%. Berdasarkan angka tersebut terlihat masih tingginya angka kemiskinan yang ada di wilayah Yogyakarta secara umum. Berdasarkan kondisi tersebut perlu dibangun sistem klastering untuk membantu BKKBN dalam pengelompokan keluarga miskin sehingga bantuan dapat tersalurkan dengan tepat. Penelitian ini menggunakan metode Hard C-Means dalam klastering penduduk miskin. Hasil perhitungan menunjukkan, dari 1313 sample data penduduk miskin di Kecamatan Bantul, dengan jumlah klaster sebanyak 3, maksimal iterasi 100, pembobot 2 dan error terkecil 0,000001, diperoleh 253 penduduk masuk sebagai anggota klaster 1, 763 penduduk berada diklaster 2 dan 297 penduduk di klaster 3. Kata Kunci : Clustering, Data Mining, Hard C-Means, Kemiskinan

Item Type:	Other
Uncontrolled Keywords:	Clustering, Data Mining, Hard C-Means, Kemiskinan
Subjects:	F Ilmu Alam Dan Matematika (Natural Science And Mathematics) > F1 Matematika (Mathematics) A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Pemrograman (Programming)
Divisions:	Laporan Penelitian Dan Pengabdian
Depositing User:	Wahyu Firmanto
Date Deposited:	12 Feb 2018 07:23
Last Modified:	15 Mar 2018 02:34
URI:	http://eprints.akakom.ac.id/id/eprint/6960

Actions (login required)

View Item