Implementasi Algoritma Self Organizing Map untuk Identifikasi Pola Pengelompokan Tingkat Kesejahteraan Keluarga Kabupaten Siak

Abstract

Dinas Sosial Kabupaten Siak dalam penentuan kelompok kesejahteraan keluarga menggunakan aspek kesehatan dan pendidikan, serta tidak mementingkan aspek ekonomi. Perlunya dilakukan pengelompokan untuk ketiga aspek tersebut dalam menentukan kesejahteraan keluarga. Penelitian ini dimaksudkan untuk melakukan clustering data kesejahteraan keluarga menggunakan algoritma SOM. Penelitian melakukan 36 percobaan menggunakan data kesejahteraan tahun 2016 sebanyak 22.047 data. Parameter SOM cluster 3, 4 dan 5, learning rate 0,05; 0,10; 0,15 dan 0,20 dengan iterasi 500, 750 dan 1.000. Hasil Validasi menggunakan DBI menunjukan cluster  3, learning rate 0,20 dan iterasi 500 pada percobaan ke-10 dengan nilai DBI  0,9398 merupakan cluster optimal dengan 2 cluster dan 1 outlier. Hasil pada cluster 0 dari aspek kesehatan sebanyak 25,22%  tidak memiliki cacat, dari aspek pendidikan sebanyak 20,92% tidak bersekolah lagi, dari aspek ekonomi sebanyak 16,59%  tidak memiliki pekerjaan utama. Kemudian pada cluster 2 dari aspek kesehatan sebanyak 72,89% tidak memiliki cacat, dari aspek pendidikan sebanyak 28,49% memiliki ijazah SD/sederajat dan aspek ekonomi sebanyak 33,51% pekerjaan utama adalah berkebun. Hasil dari ketiga aspek tersebut dijadikan sebagai rekomendasi untuk Dinas Sosial Kabupaten Siak agar lebih optimal mengelompokan kesejahteraan keluarga dalam  memberikan bantuan.