KLASIFIKASI PENDUDUK KURANG MAMPU DENGAN METODE K-MEANS UNTUK OPTIMALISASI PROGRAM BANTUAN SOSIAL

Baskoro, Bayu (2023) KLASIFIKASI PENDUDUK KURANG MAMPU DENGAN METODE K-MEANS UNTUK OPTIMALISASI PROGRAM BANTUAN SOSIAL. Diploma thesis, Universitas Nasional.

[img] Text
cover ((Cover, Lembar Penunjang, Abstrak, Kata Pengantar, Daftar Isi)).pdf

Download (1MB)
[img] Text
bab1.pdf

Download (186kB)
[img] Text
bab2.pdf

Download (412kB)
[img] Text
bab3.pdf

Download (592kB)
[img] Text
bab4.pdf

Download (1MB)
[img] Text
bab5.pdf

Download (144kB)
[img] Text
lampiran (dafpus, lampiran, turnitin.pdf

Download (1MB)

Abstract

Kemiskinan merupakan permasalahan yang selalu terjadi pada negara berkembang, khususnya Indonesia. Kemiskinan merupakan kondisi seseorang ketika tidak sanggup untuk menyanggupi kebutuhan sehari-hari. Selama pandemi Covid-19 kemiskinan di DKI Jakarta cenderung meningkat. Pada wilayah Jakarta Selatan jumlah penduduk miskin terdapat 61,77 ribu jiwa (2,73%) per 2019, lalu meningkat menjadi 78,09 ribu jiwa (3,34%) ditahun 2020 dan menjadi 81,50 ribu jiwa (3,56%) pada tahun 2021. Pada penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem yang dapati mengelompokan penduduk kurang mampu menggunakan metode K-Means yang diimplementasikan kedalam sistem untuk mengoptimalisasikan proses pemilihan penduduk penerima bansos. Dengan menggunakan metode K-Means penelitian ini mencoba untuk membagi data penduduk kurang mampu kedalam 3 cluster yang berdasarkan pendidikan terakhir, pekerjaan, tanggungan dan pengeluaran perbulan. Dari hasil perhitungan K-Means didapat 3 kelompok yang setelah dianalisis menghasilkan kelompok layak mendapat bantuan, sangat layak mendapat bantuan dan kurang layak mendapat bantuan. Dengan pengujian performance vector didapatkan hasil DBI (Davies Bouldin Index) yang cukup baik, yaitu -0,996.

Item Type: Thesis (Diploma)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4050 Electronic information resources
Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4450 Databases
Divisions: Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Sistem Informasi
Depositing User: - Abdurrahman -
Date Deposited: 08 May 2023 02:18
Last Modified: 08 May 2023 02:18
URI: http://repository.unas.ac.id/id/eprint/6521

Actions (login required)

View Item View Item