BSIBSI

JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSIJURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI

Kemiskinan merupakan masalah yang telah lama ada dan belum berhasil diselesaikan oleh pemerintah. Meskipun berbagai upaya, seperti program bantuan sosial tunai (BLT), telah dilakukan, masih terdapat tantangan dalam pelaksanaannya. Salah satu kendala yang dihadapi pemerintah daerah di Desa Mekar Baru adalah ketidakmerataan dan ketidaktepatan sasaran dalam distribusi bantuan sosial. Algoritma K-Means, yang merupakan salah satu algoritma paling populer dan sederhana, digunakan untuk mengelompokkan data penduduk kurang mampu menjadi beberapa klaster. Berdasarkan hasil evaluasi, diperoleh empat klaster: klaster 1 (sangat tidak mampu) dengan 114 data (36,8% dari total data), klaster 0 (sangat mampu) dengan 89 data (28,8%), klaster 3 (mampu) dengan 83 data (26,8%), dan klaster 2 (sangat mampu) dengan 23 data (7,4%). Klaster tersebut diurutkan dari yang memiliki jumlah terbesar hingga terkecil. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah aplikasi yang dapat mengidentifikasi klaster dari dataset yang dianalisis menggunakan metode K-Means.

Berdasarkan penelitian, dapat disimpulkan bahwa penulis berhasil membangun sebuah aplikasi untuk mengidentifikasi cluster dalam dataset menggunakan metode K-Means.Pengujian dengan silhouette score menunjukkan bahwa untuk mencari nilai terbaik dalam setiap cluster.Hasil pengujian menunjukkan bahwa dataset penduduk kurang mampu menghasilkan empat cluster dengan distribusi yang berbeda-beda.Sebagai saran, penelitian lebih lanjut dapat menggunakan dataset yang lebih representatif, mempertimbangkan metode klasterisasi lain, dan menambahkan metode validasi tambahan untuk memastikan validitas hasil pengujian.

Berdasarkan latar belakang penelitian yang berfokus pada identifikasi penduduk kurang mampu di Desa Mekar Baru menggunakan algoritma K-Means, terdapat beberapa arah penelitian lanjutan yang menarik untuk dieksplorasi. Pertama, penelitian dapat mengembangkan model prediktif yang tidak hanya mengelompokkan penduduk berdasarkan status kemampuan ekonomi saat ini, tetapi juga memprediksi potensi perubahan status mereka di masa depan. Hal ini dapat dilakukan dengan menggabungkan data historis dan faktor-faktor eksternal seperti perubahan harga kebutuhan pokok atau kebijakan pemerintah. Kedua, penelitian dapat menginvestigasi penggunaan metode klasterisasi yang lebih canggih, seperti DBSCAN atau hierarchical clustering, untuk melihat apakah metode tersebut dapat menghasilkan klaster yang lebih akurat dan bermakna dibandingkan dengan K-Means. Ketiga, penelitian dapat memperluas cakupan analisis dengan menggabungkan data dari berbagai sumber, seperti data kesehatan, pendidikan, dan pekerjaan, untuk mendapatkan gambaran yang lebih komprehensif tentang kondisi sosial ekonomi penduduk Desa Mekar Baru. Dengan demikian, hasil penelitian dapat memberikan informasi yang lebih berguna bagi pemerintah daerah dalam merumuskan kebijakan dan program penanggulangan kemiskinan yang lebih efektif.

  1. Klasterisasi Data Penerima Bantuan Langsung Tunai Menggunakan Algoritma K-Means | JURNAL RISET KOMPUTER... ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom/article/view/5807Klasterisasi Data Penerima Bantuan Langsung Tunai Menggunakan Algoritma K Means JURNAL RISET KOMPUTER ejurnal stmik budidarma ac index php jurikom article view 5807
  2. Penerapan Metode Silhouette Coefficient untuk Evaluasi Clustering Obat | PENA TEKNIK: Jurnal Ilmiah Ilmu-Ilmu... doi.org/10.51557/pt_jiit.v6i2.659Penerapan Metode Silhouette Coefficient untuk Evaluasi Clustering Obat PENA TEKNIK Jurnal Ilmiah Ilmu Ilmu doi 10 51557 pt jiit v6i2 659
  3. IMPLEMENTASI RAPIDMINER DENGAN METODE CLUSTERING K-MEANS UNTUK ANALISA PENJUALAN PADA TOKO OJ CELL |... ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/view/6094IMPLEMENTASI RAPIDMINER DENGAN METODE CLUSTERING K MEANS UNTUK ANALISA PENJUALAN PADA TOKO OJ CELL ejournal itn ac index php jati article view 6094
  4. Penerapan Data Mining untuk Mengcluster Data Penduduk Miskin Menggunakan Algoritma K-Means di Dusun Bagik... doi.org/10.29408/jit.v4i1.2986Penerapan Data Mining untuk Mengcluster Data Penduduk Miskin Menggunakan Algoritma K Means di Dusun Bagik doi 10 29408 jit v4i1 2986
Read online
File size544.18 KB
Pages8
DMCAReport

Related /

JURIS Analisis Manajemen Proyek Sistem Informasi Pengolahan Persediaan Data Obat di Klinik Cirendeu Medika Tangerang 2026More at 2026

BSIBSI Penyediaan sistem informasi kesehatan yang terintegrasi coba dicanangkan untuk perbaikan tata kelola kesehatan. Namun, di Klinik Cirendeu Medika Tangerang,Penyediaan sistem informasi kesehatan yang terintegrasi coba dicanangkan untuk perbaikan tata kelola kesehatan. Namun, di Klinik Cirendeu Medika Tangerang,

JURIS Perbandingan SVM dan LSTM Untuk Memprediksi Gangguan Kecemasan Berdasarkan Cuitan di Platform Aplikasi X 2026More at 2026

BSIBSI Anxiety disorder adalah gangguan kecemasan yang menyerang kesehatan mental seseorang sehingga dapat mengganggu aktivitas. Pengaruh media sosial menjadiAnxiety disorder adalah gangguan kecemasan yang menyerang kesehatan mental seseorang sehingga dapat mengganggu aktivitas. Pengaruh media sosial menjadi

JURIS Analisis Pengaruh Kualitas Website Maxserver Menggunakan Webqual 4 0 Terhadap Kepuasan Pengguna Pada PT MCS 2026More at 2026

BSIBSI Webqual merupakan instrumen yang menilai kualitas suatu website menurut persepsi pengguna akhir. Analisis regresi linier berganda digunakan untuk mengujiWebqual merupakan instrumen yang menilai kualitas suatu website menurut persepsi pengguna akhir. Analisis regresi linier berganda digunakan untuk menguji

JURIS Klasifikasi Berisiko Stunting Pada Balita Perbandingan K Nearest Neighbor Na ve Bayes Support Vector Machine 2026More at 2026

UMIUMI Mengikuti tahapan CRISP-DM, data diproses melalui penanganan missing data, seleksi fitur, dan pembagian data menjadi set pelatihan dan pengujian denganMengikuti tahapan CRISP-DM, data diproses melalui penanganan missing data, seleksi fitur, dan pembagian data menjadi set pelatihan dan pengujian dengan

JURIS Eye Disease Classification Using Deep Learning A Comparative Study of MobileNetV2 Xception and EfficientNet B0 2026More at 2026

UNRAMUNRAM Penelitian ini melakukan analisis perbandingan terhadap tiga arsitektur jaringan saraf konvolusi (CNN) yaitu MobileNetV2, Xception, dan EfficientNet-B0Penelitian ini melakukan analisis perbandingan terhadap tiga arsitektur jaringan saraf konvolusi (CNN) yaitu MobileNetV2, Xception, dan EfficientNet-B0

JURIS Countering Transnational Digital Ponzi Schemes in Indonesia Legal Frameworks Institutional Challenges and Reform Pathways 2026More at 2026

UMSUMS There remain human resourcing gaps, few to no digital forensic capabilities, and limited investigative capacity that inhibit the States ability to disruptThere remain human resourcing gaps, few to no digital forensic capabilities, and limited investigative capacity that inhibit the States ability to disrupt

JURIS Penerapan Metode Profile Matching Pada Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Website Untuk Penilaian Kinerja Dosen 2025More at 2025

BSIBSI Metode ini dipilih karena mampu membandingkan kompetensi dosen dengan profil ideal, menghasilkan evaluasi yang akurat, objektif, dan terukur. Sistem iniMetode ini dipilih karena mampu membandingkan kompetensi dosen dengan profil ideal, menghasilkan evaluasi yang akurat, objektif, dan terukur. Sistem ini

JURIS Using Big Data in Criminal Investigations Between Privacy and Efficiency 2025More at 2025

UIN SGDUIN SGD Penelitian ini menerapkan kombinasi analisis hukum filosofis dan normatif, bersama dengan metode sistemik dan historis, untuk menilai bagaimana teknologiPenelitian ini menerapkan kombinasi analisis hukum filosofis dan normatif, bersama dengan metode sistemik dan historis, untuk menilai bagaimana teknologi

Useful /

JURIS Penanganan Overfitting pada Klasifikasi Berita Hoax Berbasis Neural Networks dengan Dropout dan Regularization 2026More at 2026

BSIBSI Teknik dropout dan regularisasi seperti L2 dapat secara signifikan mengurangi overfitting dan meningkatkan kemampuan generalisasi model. Penelitian iniTeknik dropout dan regularisasi seperti L2 dapat secara signifikan mengurangi overfitting dan meningkatkan kemampuan generalisasi model. Penelitian ini

JURIS Optimasi Na ve Bayes menggunakan Seleksi Fitur Forward Selection untuk Analisis Sentimen Kendaraan Listrik 2026More at 2026

BSIBSI Pro kontra kebijakan kendaraan Listrik di Indonesia telah merambah ke berbagai ruang diskusi publik termasuk media social X (Twitter). Berdasarkan halPro kontra kebijakan kendaraan Listrik di Indonesia telah merambah ke berbagai ruang diskusi publik termasuk media social X (Twitter). Berdasarkan hal

JURIS Civil cases involving foreign individuals Specificities and issues 2025More at 2025

UIN SGDUIN SGD Catatan bahwa keterlibatan spesialis asing akan berkontribusi pada pertimbangan dan penyelesaian sengketa perdata yang melibatkan orang asing dengan kualitasCatatan bahwa keterlibatan spesialis asing akan berkontribusi pada pertimbangan dan penyelesaian sengketa perdata yang melibatkan orang asing dengan kualitas

JURIS Analisis Kesesuaian Lahan Untuk Tempat Pembuangan Akhir Tpa Sampah Di Distri Ransiki Kabupaten Manokwari Selatan 2025More at 2025

UNJUNJ Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan SNI No. 03-3241-1994. Hasil penelitian ini yaitu tahap regional yang di overlay dariMetode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan SNI No. 03-3241-1994. Hasil penelitian ini yaitu tahap regional yang di overlay dari

ads-block-test