Clustering Menggunakan Metode K-Means Untuk Menentukan Prioritas Penerima Bantuan Bedah Rumah (Studi Kasus : Desa Ciomas Bogor)

Yahdi Kusnadi, Mardiani Subagio Putri

Abstract


Penduduk miskin di Indonesia selalu menjadi permasalahan. Setiap pimpinan daerah maupun pusat menjadikan penduduk miskin sebagai tujuan utama yang harus diselesaikan. Bantuan bedah rumah sangat dibutuhkan. Berdasarkan evaluasi pelaksanaaan program bantuan ini, masih terdapat penyaluran yang tidak tepat sasaran. Penelitian ini mencoba mengelompokkan (mengkluster) penduduk miskin yang menjadi prioritas utama untuk mendapatkan bantuan bedah rumah dengan menggunakan metode K-Means. Metoda ini terdiri dari 3 pertimbangan kriteria yaitu jenis atap, jenis dinding dan jenis lantai. Nilai dari setiap kriteria tersebut menjadi patokan untuk penyeleksian penduduk yang menjadi prioritas utama untuk mendapatkan bantuan bedah rumah. Pada penelitian ini penduduk yang berhak mendapatkan bantuan bedah rumah adalah penduduk yang mempunyai nilai cluster paling besar atau kondisi fisik rumah terburuk. Sistem penilaian prioritas penduduk miskin menggunakan data mining metode Clustering K-Means. Sistem ini dapat dipergunakan sebagai salah satu metode pengklasteran yang membantu keputusan dalam menentukan kelompok penduduk prioritas yang mendapatkan bedah rumah. Penelitian ini dapat menjadi acuan Kepala Desa agar penilaian prioritas penduduk penerima bantuan bedah rumah bisa lebih berkualitas dan efektif.

 


Full Text:

PDF

References


Arikunto, Suharsimi. (2000). Instrument Pada Penelitian Ilimiah.

Asroni, & Adrian, R. (2015). Penerapan Metode K-Means untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan Nilai Akademik dengan Weka Interface Studi Kasus pada Jurusan Teknik Informatika UMM Magelang. Jurnal Ilmiah Semesta Teknika, 18(1), 76–82. https://doi.org/10.1038/hdy.2009.180

Astuti, F. (2013). Data Mining. Bandung: Dunia Komputer.

Badan Pusat Statistik. (2015). Data Rumah Tak Layak Huni

Eko Prasetyo. (2013). Data Mining : Konsep Dan Aplikasi Menggunakan Matlab. Journal of Chemical Information and Modeling. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004

Fina Nasari, & Surya Darma, S. (2015). Penerapan K-Means Clustering Pada Data Penerimaan Mahasiswa Baru. Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Multimedia 2015, 73–78.

Han, J ,Kamber, P. (2011). Data Mining Concepts and Techniques (The Morgan).

Marfalino, H., & Rahmi, A. (2015). Penerapan Analysis Clustering Pada Penjualan Komputer Dengan Perancanganan Aplikasi Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means ( Study Kasus Toko Tri Buana Komputer Kota Solok ), 1(Senatkom), 50–59.

Nurwati, N. (2008). Kemiskinan : Model Pengukuran , Permasalahan dan Alternatif Kebijakan. Jurnal Kependudukan Padjadjaran, 10(1), 1–11.

Pramita, A. L., Yasa, I. G. W. M., & Marhaeni, A. A. I. N. (2015). Peranan Dana Bantuan Sosial Terhadap Kualitas Rumah Masyarakat Miskin Melalui Program Bedah Rumah Di Kabupaten Buleleng berusaha untuk mengatasinya . Kemiskinan adalah faktor yang sangat menentukan maju tidaknya suatu negara . Menurut Ada. E-Jurnal Ekonomi Dan Bisnis Universitas Udayana, 4(2), 106–124.

Purnamaningsih, C., Saptono, R., & Aziz, A. (2016). Pemanfaatan Metode K-Means Clustering dalam Penentuan Penjurusan Siswa SMA. Jurnal Teknologi & Informasi ITSmart, 3(1), 27. https://doi.org/10.20961/its.v3i1.644

Windarto, A. P. (2017). Penerapan Data Mining Pada Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan Menggunakan K-Means Clustering. Techno.COM, 16(4), 348–357. Retrieved from http://publikasi.dinus.ac.id/index.php/technoc/article/view/1447

Windha Mega Pradnya Dhuhita. (2016). Clustering Menggunakan Metode K-Means untuk Menentukan Status Gizi Balita. Jurnal Informatika, 15(2), 160–174.

Z, Z. A., & Sarjono. (2016). ANALISIS DATA MINING UNTUK MENENTUKAN KELOMPOK PRIORITAS PENERIMA BANTUAN BEDAH RUMAH MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING K-MEANS ( Studi Kasus : KANTOR KECAMATAN BAHAR UTARA ). Jurnal Manajemen Sistem Informasi, 1(2), 159–170.




DOI: https://doi.org/10.37012/jtik.v7i1.498

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2021 Yahdi Kusnadi

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Address:
Universitas Mohammad Husni Thamrin
Jl. Raya Pd. Gede No.23-25, RT.2/RW.1, Dukuh, Kec. Kramat jati, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 13550

Creative Commons License
Jurnal Teknologi Informatika & Komputer Mohammad Husni Thamrin is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

View My Stats