PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DALAM PENGELOMPOKKAN KABUPATEN/KOTA BERDASARKAN INDIKATOR KEMISKINAN DI PROVINSI PAPUA

Fadilah, Yusriana Chusna (2024) PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DALAM PENGELOMPOKKAN KABUPATEN/KOTA BERDASARKAN INDIKATOR KEMISKINAN DI PROVINSI PAPUA. Bachelor thesis, Universitas Nasional.

[img] Text
COVER.pdf

Download (393kB)
[img] Text
BAB 1.pdf

Download (170kB)
[img] Text
BAB 2.pdf

Download (294kB)
[img] Text
BAB 3.pdf

Download (208kB)
[img] Text
BAB 4.pdf

Download (466kB)
[img] Text
BAB 5.pdf

Download (133kB)
[img] Text
lampiran.pdf

Download (263kB)

Abstract

Kemiskinan adalah kondisi di mana individu atau wilayah tidak mampu mencapai tingkat hidup yang layak atau meningkatkan standar kehidupan mereka. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik tahun 2023, Provinsi Papua memiliki tingkat kemiskinan mencapai 26,03% dan populasi miskin sebanyak 915,15 ribu jiwa, menghadapi tantangan serius dalam mengatasi masalah ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola kemiskinan di Kabupaten/Kota Provinsi Papua menggunakan algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokkan wilayah berdasarkan karakteristik kemiskinan yang serupa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means Clustering berhasil mengelompokkan Kabupaten/Kota ke dalam dua cluster, yaitu C0 dan C1, dengan menggunakan metode Elbow dan Silhouette Score untuk menentukan jumlah cluster optimal. Cluster C0, yang termasuk dalam kategori tingkat kemiskinan tinggi, terdiri dari 17 Kabupaten/Kota memiliki karakteristik persentase penduduk miskin tinggi, garis kemiskinan tinggi, rata-rata lama sekolah rendah, Indeks Pembangunan Manusia (IPM) rendah, serta Indeks Kedalaman Kemiskinan (P1) dan Indeks Keparahan Kemiskinan (P2) tinggi, dengan jumlah pengangguran dan pengeluaran per kapita yang rendah. Sebaliknya, cluster C1, termasuk dalam kategori tingkat kemiskinan rendah, terdiri dari 12 Kabupaten/Kota memiliki karakteristik persentase penduduk miskin rendah, garis kemiskinan rendah, rata-rata lama sekolah tinggi, IPM tinggi, serta P1 dan P2 rendah, dengan jumlah pengangguran dan pengeluaran per kapita yang tinggi. Rekomendasi strategis untuk C0 mencakup implementasi Bantuan Tunai Langsung (BLT), pembangunan infrastruktur dasar, perbaikan pendidikan, dan peningkatan IPM melalui Pusat Kesehatan dan klinik bergerak. Untuk C1, strategi meliputi penguatan ekonomi lokal, insentif pajak dan subsidi, pengembangan kurikulum keterampilan, dan inovasi dalam kesehatan dan pendidikan. Penelitian ini bertujuan memberikan landasan strategis bagi pemerintah dalam merancang kebijakan pembangunan yang lebih fokus di setiap Kabupaten/Kota di Provinsi Papua, diharapkan dapat membantu mengatasi kemiskinan secara lebih efektif dan mendukung pembangunan berkelanjutan di wilayah tersebut.

Item Type: Thesis (Bachelor)
Subjects: H Social Sciences > HD Industries. Land use. Labor > HD28 Management. Industrial Management
Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4050 Electronic information resources
Divisions: Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Sistem Informasi
Depositing User: Miss Rahma Rahmawati
Date Deposited: 09 Sep 2024 06:53
Last Modified: 09 Sep 2024 06:53
URI: http://repository.unas.ac.id/id/eprint/11668

Actions (login required)

View Item View Item